[텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초] Lec 06-1: Softmax Regression: 기본 개념소개
2020. 10. 29. 22:41ㆍ머신러닝
Binary Logistic Classification을 배웠다.
그럼 3개 이상의 Multinomial Classification은 어떻게 할까?
간단하다. 3번 binary classification을 하면 된다.
근데 그러면 Hypothesis 세우기가 귀찮으니 그냥 Matrix를 이용해서 한 번에 하자는 게 이번 강의의 내용. Lec 04: Multi-variable Linear Regression 와 흐름이 매우 비슷하다.
여기에 Sigmoid를 어떻게 하는지는 다음 강의에서.. (Softmax classification이 Multinomial classification인가 보다..)
'머신러닝' 카테고리의 다른 글
[텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초] Lab 06-1: Softmax classifier 를 TensorFlow 로 구현하기 (0) | 2020.12.05 |
---|---|
[텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초] Lec 06-2: Softmax Classifier의 cost함수 (0) | 2020.11.11 |
[텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초] 복습과 고민 (0) | 2020.10.17 |
[텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초] Lec 05-2: Logistic Regression/Classification 의 cost 함수, 최소화 (0) | 2020.09.07 |
[텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초] Lec 05-1: Logistic Regression/Classification 의 소개 (0) | 2020.09.03 |