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로지스틱회귀 2

로지스틱 회귀를 사용한 클래스 확률 모델링

선형 이진 분류 문제에 강력한 알고리즘인 로지스틱 회귀. 이름과 달리 분류 모델임을 주의해야 한다. 이진 분류가 아닐 경우 소프트맥스 회귀(다항 로지스틱 회귀)를 통해 문제를 해결할 수 있다. logistic function은 odds비(특정 이벤트가 발생할 확률)의 로그형태에 대한 역함수로서 구할 수 있다. 그리고 이 함수를 로지스틱 시그모이드함수, 간단하게 시그모이드 함수라고 한다. t 대신에 x.transpose * theta를 넣어서 이진분류에 보다 직관적으로 사용하기도 한다. 아무튼, t >0 에서 1로 분류 t

[혼공머딥] chapter 4

* 혼자공부하는 머신러닝+딥러닝의 교재의 학습 요약 내용입니다 https://hongong.hanbit.co.kr/%ED%98%BC%EC%9E%90-%EA%B3%B5%EB%B6%80%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D/ 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 혼자 공부하는 머신러닝 딥러닝, 무료 동영상 강의, 머신러닝+딥러닝 용어집을 다운로드 하세요. 포기하지 마세요! 독학으로 충분히 하실 수 있습니다. ‘때론 혼자, 때론 같이’ 하며 힘이 되겠 hongong.hanbit.co.kr * 경희대학교 데이터분석 동아리 KHUDA의 2023년 8월 기초세션 1주차 학습내용입니다. https://cafe.na..