※ 전체 소스코드는 글 최하단에 있습니다 ※ Levenberg Method 및 Levenberg-Marquardt Method의 경우 damping factor를 계속 update해야 하는데 update하지 않도록 코드를 짰다.. 수정할 예정입니다!!!! 간단 이론 정리 선형 회귀는 주어진 데이터에 가장 잘 fit하는 선형 모델을 구하는 것이다. 모델이 주어진 데이터에 가장 잘 fit할 때 잔차(=추정값-실제값)의 합은 최소가 되며, 이때 likelihood/우도/가능도는 최대가 된다. likelihood/우도/가능도는 모델이 주어졌을 때 데이터가 관측될 확률을 말한다. 이를 응용하여, 우도/가능도를 최대화하여 선형 회귀를 하는 방법을 MLE(Maximum Likelihood Estimation)/최대 ..
