Hypothesis

Linear Regression에서 사용하는 1차원 방정식을 가리키는 용어로, 우리말로는 가설이라고 한다.

 

수식에서는 h(x) 또는 H(x)로 표현한다. H(x) = Wx + b에서 Wx + b는 x에 대한 1차 방적식으로 직선을 표현한다는 것은 모두 알 것이고, 기울기에 해당하는 W(Weight)와 절편에 해당하는 b(bias)가 반복되는 과정에서 계속 바뀌고, 마지막 루프에서 바뀐 최종 값을 사용해서 데이터 예측(prediction)에 사용하게 된다.

 

최종 결과로 나온 가설을 모델(model)이라고 부르고, "학습되었다"라고 한다. 학습된 모델은 배포되어서 새로운 학습을 통해 수정되기 전까지 지속적으로 활용된다.