---
id: ML-LIN-REG-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [machine-learning, linear-regression, regression, [[Supervised-Learning|Supervised-Learning]], [[Statistics|Statistics]]]
last_reinforced: 2026-04-26
---

# Linear Regression [[Mastery|Mastery]] (선형 회귀 마스터리)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터들의 복잡한 흩어짐 속에서 변치 않는 '비례의 법칙'을 찾아내어 미래를 투영하라" — 입력값(Features)과 출력값(Target) 사이의 관계를 가장 잘 설명하는 일차 방정식(직선 또는 초평면)을 찾아내는 지도 학습의 근본 알고리즘.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Linear Approximation" — 변수들 간의 관계가 선형적이라는 가정하에, 오차의 제곱합을 최소화하는 기울기(Weights)와 절편(Bias)을 구하여 연속적인 수치를 예측하는 수치 추론 패턴.
- **핵심 요소:**
    - **Hypothesis:** $y = w_1x_1 + ... + w_nx_n + b$ 형태의 예측 함수.
    - **Cost Function:** 예측값과 실제값의 차이를 측정하는 MSE(Mean Squared Error).
    - **Optimizer:** 비용 함수를 최소화하기 위한 경사 하강법(Gradient Descent) 또는 정규 방정식.
- **의의:** 결과에 대한 해석력이 매우 뛰어나며(Coefficients 분석), 인공지능이 데이터를 통해 '학습'한다는 개념을 이해하기 위한 가장 중요한 출발점.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순한 직선 찾기로 치부되기도 했으나, 정규화(L1/L2)나 다항 회귀(Polynomial) 등을 통해 복잡한 데이터에도 유연하게 대응하며 현대 딥러닝 뉴런의 기본 단위로 계승됨.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 시스템 리소스 사용량 예측 및 지식 강화 작업 소요 시간 추정 시, 가장 신뢰도 높은 해석을 제공하는 선형 회귀 모델을 기본 지표로 사용함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Least-Squares-Methods|Least-Squares-Methods]], [[Gradient-Descent|Gradient-Descent]]-Foundations, [[L1-and-L2-Regularization|L1-and-L2-Regularization]], [[Supervised-Learning-Foundations|Supervised-Learning-Foundations]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Linear-Regression-Mastery.md
