코딩 개발일지

논리 회귀 (Logistic regression) 선형 회귀로 풀기 힘든 문제의 등장 ex) 대학교 시험 전 날 공부한 시간을 가지고 해당 과목의 이수 여부(Pass or fail)를 예측하는 문제 0 or 1 밖에 없기 때문에, 직선형 그래프는 그릴 수 없다. 다른 방법이 필요했는데 바로 Logistic function( = Sigmoid function)을 사용하면 아래와 같이 만들 수 있다. 이 경우에서의 손실함수는 다음과 같다. 이렇게 가로축을 라벨(클래스)로 표시하고 세로축을 확률로 표시한 그래프를 확률 분포 그래프라고 한다. 확률 분포 그래프의 차이를 비교할 때는 Crossentropy 라는 함수를 사용한다. 즉, 임의의 입력값에 대해 우리가 원하는 확률 분포 그래프를 만들도록 학습시키는 손실..