코딩복습장

이번 포스팅은 Logistic Regression에 대해서 다루려고 한다.  우리는 이전 포스팅에서 Linear Regression을 다뤘다.  Linear Regression에서 우리는 data에 모양 맞도록 선형 방정식을 수정해나가는 법을 배웠다.  이번시간에는 Linear Regression을 활용하여 Classification(분류)문제에 접근하는 방식에 대해 배워볼 것이다. Regression model은 크게 다음과 같이 분류할 수 있다.   이전에 우리는 Linear Regression에서 Single Variable을 가진 선형방정식을 사용했다.  이번엔 Multiple Variable을 가진 Regression도 다뤄볼 것이다.  Multiple Linear Regression의 수식과 ..

딥러닝의 기초가 부족하여 처음부터  기초를 탄탄히 쌓으려고 한다.  고고~!   우선 Linear regression에 대해 배워보려고 한다.  Linear: 그래프상에 표현되는 직선을 의미한다.  Regression: variable들의 관계를 추정하기 위해 process를 분석하는 것을 의미한다.  우리는 주어진 데이터를 이용하여 다음에 올 데이터의 값을 유추해야 한다.  그랬을때 어떤 선형 방정식을 그려서 데이터의 값을 예측해야 할까?  아마도 다음과 같은 그래프를 생각해볼 것이다.  그렇다면 어떻게 이 그래프를 생각해낸 것일까?  이 세가지 선 중에서는 어떤 선이 데이터를 가장 잘 표현한 선일까? A라고 생각할 것이다.   그렇다면 A, B 중에서는 어떤 그래프가 더 데이터를 잘 표현한 선일까? ..