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10_Wiki/Topics/AI/Least-Squares-Methods.md

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 id: MATH-LSM-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [math, statistics, linear-regression, least-squares, optimization, data-science]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Least Squares Methods (최소제곱법)]]
+# Least Squares Methods (최소제곱법)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "실제 데이터와 예측값 사이의 벌어진 틈(Residuals)을 최소로 좁히는 가장 정직한 직선을 그려라" — 데이터 포인트들과 모델 함수 사이의 오차 제곱합을 최소화함으로써 가장 적합한 파라미터를 찾아내는 회귀 분석의 핵심 수학 기법.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 응답 지연 시간 경향성을 분석하고 하드웨어 자원 사용량의 선형적 추세를 예측할 때, 최소제곱법 기반의 회귀 모델을 활용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Linear-Regression-Mastery]], [[Gradient-Descent-Foundations]], [[L1-and-L2-Regularization]], [[Probability-Theory]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Least-Squares-Methods.md]]
+- [[Linear-Regression-Mastery]], Gradient-Descent-Foundations, [[L1-and-L2-Regularization]], Probability-Theory
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Least-Squares-Methods.md