스터디노트 (Cost Function)

📌 Cost Function은 최소화 할 수 있는 것이 좋다.

출처 : 제로베이스 데이터 스쿨

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📌 코드로 한 번 구해보자!

import numpy as np
a = np.poly1d([1, 1])
b = np.poly1d([1, -1])
a,b 
>>>>
(poly1d([1, 1]), poly1d([ 1, -1]))

# (x+1) * (x-1) = x^2 -1
a*b
>>>>
poly1d([ 1,  0, -1])
# x^2의 계수 -> 1 / x의 계수 -> 0 / 상수항 -> -1

np.poly1d([2, -1])**2 + np.poly1d([3, -5])**2 + np.poly1d([5, -6])**2
>>>>
poly1d([ 38, -94,  62])

import sympy as sym
theta = sym.Symbol('th')
diff_th = sym.diff(38*theta**2-94*theta+62 , theta) # 앞의 식을 theta로 diff(미분) 한다
diff_th
>>>>
76th−94
# 76th-94 = 0 으로 극솟값을 구할 수 있다.

📌 실전 데이터를 다룰 때는 다르다..

- 실제 데이터는 너무 복잡하여 위 처럼 손으로 풀기가 어렵다

출처 : 제로베이스 데이터 스쿨

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