1강 머신러닝의 기본 프로세스 - 가설 정의, 손실함수 정의, 최적화 정의

안녕하세요~. 반갑습니다.

5페이지 MSE 수식에 있는 *1/2을 곱해준 것인데요. 1/2을 곱한이유는 ^2로 제곱하는 부분이 Gradient Descent 과정에서 미분을 취하면 앞에 *2로 튀어나오기 때문에 이부분에 1/2을 곱해서 상쇄시킴으로써 수식을 더욱 깔끔하게 만들기 위함입니다.

1/2은 수식 전개를 깜끔하게 만들기 위한 상수이기때문에 1/2을 곱하든 곱하지 않든 최종 결과에 큰차이를 만들어내지는 않기 때문에 크게 중요한 부분은 아닙니다~.

좀 더 자세한 내용은 아래 답변을 참조하세요~.

https://datascience.stackexchange.com/questions/52157/why-do-we-have-to-divide-by-2-in-the-ml-squared-error-cost-function

감사합니다.