로지스틱 손실 함수 (1) 썸네일형 리스트형 4장 분류하는 뉴런 만들기-이진 분류 (1) 4-1 초기 인공지능 알고리즘과 로지스틱 회귀 - 퍼셉트론 마지막 단계에서 샘풀을 이진 분류하기 위하여 계단함수를 사용 - 아달린 적응형 선형 뉴런 -로지스틱 회귀 마지막 단계에서 임계 함수를 사용하여 예측을 수행 4-2 시그모이드 함수로 확률 만들기 - 시그모이드 함수 출력값z를 0~1 사이의 확률값으로 변화시켜주는 역할로, 시그모이드를 통과한 값 a가 0.5 이상이면 양성 클래스, 이하면 음성 클래스 - 오즈 비(odds ratio) 성공 확률과 실패 확률의 비율을 나타내는 통계 - 로짓 함수(logit function) 오즈 비에 로그 함수를 취하여 만든 함수 - 로지스틱 함수 시그모이드 함수 - 로지스틱 회귀 정리 4-3 로지스틱 손실 함수 경사 하강법에 적용 로지스틱 회귀와 같은 분류의 목표는 .. 이전 1 다음
