regression2 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. 10. Feature를 선택하는 방법과 다항식 모델(Polynomial regression) 인 경우 Feature 아래 그림과 같은 두개의 features가 있다고 생각해보겠습니다.집의 사이즈를 나타내기 위한 폭과 넓이, 이 두가지 데이터가 있습니다.features가 두개임으로 h함수는 아래와 같이 3개의 parameters를 갖는 함수로 표현이 됩니다. 여기서 우리는 이 두개의 features이 의미하고자 하는 정보를 다시 생각해볼 수 있을 것입니다. 결국 우리가 원하는 것은 집의 사이즈 정보이지 사이즈가 어떻게 구성이 되었는지는 별로 중요하지 않다는 것을 이해할 수 있습니다. 그러므로 이 두개의 features를 하나의 feature로 만들수 있다면 h 함수는 심플해질 것입니다. 같은 의미의 데이터가 중복되어 있다면 feature를 줄일 수 있는지 생각해 봐야겠습니다. Polynomial regre.. 2016. 7. 11. 이전 1 다음
