로지스틱 회귀의 전체적인 흐름에 대해 알아봤다. 그렇다면 Regression에서 정말 중요한 cost함수는 어떻게 생겼을까? 처음에 가설에서 Weight는 랜덤 하게 설정했을 경우, 좌측의 모델처럼 다양한 경우의 모습을 보인다. 우리의 목적은 우측의 그림처럼 두 가지 그룹을 나누는 모델이다. 그동안의 강의에서 배운 것과 마찬가지로 Cost function은 Label과 Hypothesis의 차이일 텐데 여기서 문제가 있다. 우리의 Hypothesis는 Sigmoid 함수로 곡선의 형태를 띄고 있고, Label값들은 이상적인 1과 0의 값을 가지기 때문에 둘의 차는 구불구불해진다. 그래서 y=1, y=0인 두 경우의 Label에서 log함수를 이용해 우리가 원하는 cost function의 형태를 만든다...

로지스틱 회귀/분류의 개념을 알아보는 시간이다. Logistic regression과 Linear regression의 차이는 무엇일지 궁금하다. 또한 분류라고 하니 이번에는 Unsupervised learning인가?라고 생각되는데 과연 그럴지 알아보자. 강의 목차. 이 강의는 스탠포드 Andrew Ng 교수님의 ML강의와 모두를 위한 딥러닝 강의의 김성훈 교수님의 자료를 토대로 설명한다고 한다. Binary Classification은 예시들처럼 둘 중 하나로 분류가 된다. 그렇기 때문에 1 또는 0의 값을 갖는 학습 데이터가 쓰인다. 그렇다면 우리가 지금까지 배운 Linear regression과 Logistic regression의 차이는 우리가 원하는 출력에 있겠다. Linear regressi..