2주차 Machine Learning (by Andrew Ng) 교수님의 Coursera 강의의 중요 내용을 요약하고, 관련 알고리즘을 직접 파이썬으로 생성해보았습니다. 관련 ipython 코드는 구글 colab 링크에 담아두었습니다. 가설: $h_{\theta} (x) = \theta_0 + \theta_1 x$ 에서 $\theta_0, \theta_1$ 을 선택합니다. 이 때, cost function 인 $J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m \Big( h_\theta (x_i )- y_i \Big)^2$ 을 최소화하는 $\theta_0, \theta_1$ 을 찾습니다. $$\min_{\theta_0, \theta_1} \frac{1}{m} \sum..
