회귀:예측과 같은 말,훈련 데이터를 기반으로 독립 변수와 종족 변수 사이의 규칙을 파악하여 수식으로 나타냄,학습된 규칙에 새로운 입력값을 의미,종족 변수는 주로 결괏값을 의미,회귀 모델을 만들 때 사용하는 대표적인 알고리즘으로는 선형회귀 알고리즘이 있음,
선형 회귀 알고리즘은 예측값과 실젯값의 오차를 최소화하는 가설 함수를 찾고 최적화하며 학습을 진행,독립 변수를 x축으로 종속 변수를 y축으로 하는 그래프를 그린다면 데이터를 표현하는 좌표평면 위의 점들을 가장 알맞게 이어주는 추세선을 그림,이때 직선은 y=wx+b의 형태로 표현,이 식을 가설 함수,w값과 b값을 찾아 수식을 만드는 것이 선형 회귀 알고리즘의 학습 과정,예측값과 실젯값의 오차를 구하는 손실함수를 이용해 오차를 최소화,예측의 정확도를 높일 수 있음.