해당 글은 유튜브 채널(https://www.youtube.com/@Deeplearningai) 의 Machine Learning강의를 정리한 글입니다. 집의 크기와, 방의 개수에 따라 집의 가격을 예측하는 다중 선형 회귀 모델이다. 집의 사이즈의 범위는 방의 개수의 범위보다는 훨씬 클 것이다. 예로 집의 사이즈 범위를 300~2000, 방의 개수의 범위를 0~5라 친다면 큰 가중치를 작은 피처값에 적용하는 것이 합리적일 것이다. 하나의 데이터 샘플을 가지고 가중치를 줘보자. [ $x_1 = 2000, x_2 = 5, 집의 가격 = $500k$ ]하단의 왼쪽 식이 큰 가중치 $w_1$값을 큰 피처값 $x_1$에 부여한 경우다. 최종값이 너무 커져버러셔 실제 집의 가격(500k 달러)와 차이가 너무 크..
