5-1. Logistic (regression) classification

김성훈 교수님의 강의내용을 정리한 내용입니다.

출처 : http://hunkim.github.io/ml/

모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의

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회귀 문제가 아닌 분류문제의 경우 어떻게 해야할까?

 

0인지 1인지 구별하는 문제! -> 결과가 0과 1사이의 값으로 나와야 한다!

Sigmoid 함수를 이용하면 해결!

수정된 H(X)

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Cost Function

 

선형이 아닌 곡선형의 함수이므로 많은 굴곡이 생긴다고 한다.

-> 경사 하강법 적용 시 지역 최소값으로 빠질 가능성이 있음!

 

새로운 Cost Function

Log함수의 성질을 이용하여 새로운 Cost Function을 만들었다!

 

하나의 식으로 표현이 가능하다.

* 참고: log함수 그래프와 Cost Function의 이해

 

이와 같은 Cost를 최소화 하면 된다!