이어서 회귀를 하겠습니다. 이전 포스팅에서는 메커니즘을 설명하기 위해 이미 알려진 데이터로 했는데요. 이번에는 데이터가 3차원인 경우에 대해 회귀를 진행해보겠습니다. 행렬을 이용해 구성할 수 있습니다. 실제로 회귀는 아는 데이터가 아니라 잘 모르는 데이터의 모양을 보고 진행을 합니다. 하지만 메커니즘을 위해 데이터의 모형을 다 안다는 전제하에 연습용으로 그려내겠습니다. 셋팅 먼저 데이터 값인 f(z)를 정의하겠습니다. 그리고 x, y 를 meshgrid를 이용해 격자로 펼치겠습니다. def f(z): x, y =z return np.sin(x)+0.25*x+np.sqrt(y) x = np.linspace(0,10,20) y = np.linspace(0,10,20) X, Y = np.meshgrid(x,y..