NN(neural network) 신경망 위 그림은 신경망 기본모델 입니다.w는 가중치, b는 편향입니다. 입력(feature)과 출력은 데이터셋으로 알고있는 상황입니다. 뉴런에서 함수를 더하기로 정의합니다.그러면 출력은 y= xw+1 b가 될것입니다. 이 모델의 목표는 알고있는 y,x에 무작위 w값을 넣어보고 y값과 실제값을 비교한뒤 오차만큼 다시 w를 수정해서 y를 다시 출력해보고 최종적으로 제일 잘 맞는 w,b의 값을 찾는것 입니다. 그래서 모든 y,x에 맞는 식을 세우는것, 즉, 일반화 한다 생각하시면 될 것 같습니다. 하지만 모든 데이터들은 위와 같이 단순하게 일차원적이지 않습니다. 일상생활의 데이터들은 특징끼리 서로 연관되어있기도하고 여러가지 복합적입니다 마치 아주 복잡한 n차 다항식과 같습니..
