[#E3]Linear Regression 데이터를 유동적으로 지정하는 방법
[#E2 : 머신러닝의 첫 단계 Linear Regression이란?] 에서는 x_train = [1,2,3], y_train = [1,2,3] 으로 데이터가 미리 지정되어 있었고, 이것을 바로 hypothesis 함수에 대입하여 제한된 결과를 도출했습니다. 12x_train = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None])y_train = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None])cs 위의 코드에서 x_train, y_train은 사용자가 입력하는 유동적인 데이터를 나타냅니다. tf.float32는 데이터의 형식, shape는 데이터의 구조를 나타냅니다.None이라는 뜻은 제공받은 데이터의 구조를 신경쓰지 않겠다는 뜻으로, 추후에 상세하게 다루겠..
