logistic regression1 머신러닝 스터디 -03 Softmax Classification SoftMax 를 이해하기 위해서는 Logistic 의 기본 개념을 이해 해야 한다. Logistic 함수는 Linear Regression 에서 파생된 개념 응용이라고 볼 수 있는데, 그 이유는 Logistic Regression을 통해 일정 사이의 수 ( 0 ~ 1 ) 의 값으로 Linear Regression 의 아웃풋값을 변형시켜 준 다음, 특정 기준을 통해 True 0 / False 1 로 변환 시켜 주는 것이기 때문이다. 그 식을 sigmoid 함수라고 하는데, 다음과 같다. 그리고 e 상단의 z 에 H(x) 값 ( WX + B ) 의 값을 대입한다. 즉 이해해 보면 간단한 대입식이다. 하지만 더욱 깊게 다루고자 하는 것은 softmax classification 이다. 이는 특정 객체를 여러.. 2020. 3. 15. 이전 1 다음