Linear regression with one variable 은 "univariate linear regression." 이라고 표현하기도 합니다.
Univariate linear regression 은 single input value x로 부터 a single output value y를 예측할 때 사용합니다. 우리는 여기서 supervised learning을 합니다.
supervised learning이 어떻게 진행되는가?
데이터 셋의 Learning Algorithm 에 대한 결과값은 h 로 표현하고, hypothesis를 의미합니다.
이 hypothesis가 하는 일은 x를 입력으로 받아서, 결과값으로 추측되는 y를 얻는 것입니다.
우리의 hypothesis function는 다음과 같이 표현할 수 있습니다.
$$ h_{\theta} = \theta_{0} + \theta_{1}x \\ \theta_{i's} : Parameters $$
우리는 $\theta_{0}$ 과 $\theta_{1}$ 값들을 이용해서, 어떤 직선함수(주황색) 를 구할 것이고, 이 직선함수가 자료와 얼마나 일치하는지 확인해볼 것입니다.
이러한 형태의 모형을 선형회귀라고 합니다.