[혼공머신] 3주차_혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝_Chap04

 

Chapter 04. 다양한 분류 알고리즘 - 럭키백의 확률을 계산하라!

• 04-1 로지스틱 회귀
• 04-2 확률적 경사 하강법

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학습 목표

• 로지스틱 회귀, 확률적 경사 하강법과 같은 분류 알고리즘을 배웁니다.
• 이진 분류와 다중 분류의 차이를 이해하고 클래스별 확률을 예측합니다.

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Ch.04(04-1) 2번 문제 풀고, 풀이 과정 설명하기

2. 로지스틱 회귀(logistic regression)가 이진 분류에서 확률을 출력하기 위해 사용하는 함수는 무엇인가요?

정답 : 1. 시그모이드 함수 (Sigmoid Function)

풀이과정 : 로지스틱 회귀는 이진 분류에서 각 클래스에 속할 확률을 예측해야 합니다.

이를 위해 출력값이 반드시 0과 1 사이여야 하는데, 시그모이드 함수는 입력값 z에 대해 항상 0과 1 사이의 값을 반환합니다.

따라서 그 결과를 확률로 해석할 수 있습니다.

 

Ch.04(04-2) 과대적합/과소적합 손코딩 코랩 화면 캡처하기

 

혼공학습단으로 매주 진행하고 있는데 이번주 과제 자체는 쉬웠으나 전반적으로 배울 내용이 많아졌습니다.

1~4장을 다시한번 정리하고 가야겠습니다.