Logistic2 16. Logistic Regression을 처리하는 방법 앞에서 Classification 를 하기 위해서는 Logistic Regression의 모델을 사용해야 한다는 것을 알아봤습니다.이번에는 Logistic Regression에 대해서 하나씩 알아보겠습니다. Cost function 우리가 사용하는 dataset은 아래 그림에서와 같이 한개의 feature와 결과 y로 구성이 됩니다. 그리고 m의 사이즈 만큼의 데이터가 존재하고 한개의 feature는 x vector로 표현을 할 수 있습니다.앞에서 본것처럼 우리의 h 함수는 sigmoid function이 적용된 함수였습니다. 이제 Cost 함수를 만들어야 하겠죠?앞서 배운 모델인 Linear regression에서의 Cost 함수 J는 아래 그림과 같이 공식으로 표현이 되었었습니다.이 공식에 Logis.. 2016. 7. 16. 15. Supervised Learning - Classification 표현 지금까지 여러분은 머신러닝 학습 방법중에 하나인 Supervised Learning에서 regression을 처리하는 방법에 대해서 배웠습니다. 실제 구현까지 했으니 마스터 했다고 볼수 있습니다.^^ 이제부터는 Supervised Learning에서 다른 분야인 Classification에 대해서 알아볼 차례입니다. 이제는 2강에서 살짝 다룬것과 같이 결과값을 예측하는 모델이 아니라 데이터를 분류하여 처리하는 모델에 대해서 알아보겠습니다. Classification Classification은 어떤 기준에 의해서 데이터를 처리하고 그 결과로 A 아니면 B 혹은 0 아니면 1로 분류가 되는(판단을 하는) 결과 값을 원할 때 사용되는 모델입니다. 예를 들어, 아래 그림과 같이 이 메일이 스팸인지 아닌지 여부.. 2016. 7. 15. 이전 1 다음
