4. multi-variable linear regression을 TensorFlow에서 구현하기

• one-variable one-feature system이 아닌 다양한 feature에 대한 variable을 예측한다.
• 구체적 방법
  • 이전에는 H(x) = Wx+b 였다면
  • 현재는 H(x1,x2,x3) = w1x1+w2x2+w3x3+b와 같이 한다.
    • -> 시작노드가 w,b의 두개에서 w1,w2,w3,b의 네 개로 시작하는 것
• 행렬을 이용한 계산으로 단순화 한다.

<행렬을 사용하지 않은 코드>

 

• 그러나 이 코드를 이용하면 특성의 갯수가 많아질 때 위와 같이 hypothesis를 매우 길게 써야할 수도 있다. 따라서 Matrix, 즉 행렬을 이용한다.

<Matrix를 이용한 행렬>

Matrix를 사용한 multi-linear regression

matrix를 사용하지 않은 multi-linear regression

 

코드 실행시간을 측정해본 결과 matrix를 사용한 multi-linear regression이 훨씬 빠른 속도를 보였다.