로지스틱 회귀

[Study] 혼공학습단 10기: 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(박해선) - Chapter 04 다양한 분류 알고리즘(3주차)

스터디 스터디 범위 Chapter 04 다양한 분류 알고리즘 04-1 로지스틱 회귀 ▶️로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클래스 확률 예측하기 04-2 확률적 경사 하강법 ▶️경사 하강법 알고리즘을 이해하고 대량의 데이터에서 분류 모델을 훈련하기 스터디 내용 04-1 로지스틱 회귀 ▶️로지스틱 회귀 알고리즘을 배우고 이진 분류 문제에서 클래스 확률 예측하기 K-최근접 이웃: 이웃한 샘플의 클래스 비율로 확률 기반 분류 모델이지만, 근접한 이웃 수(K)에 연관된 이산적인 확률을 출력하는 단점. 로지스틱 회귀: 선형 방정식을 사용한 분류 알고리즘. 선형 회귀와 달리 시그모이드 함수나 소프트맥스 함수를 사용하여 연속적인 클래스 확률을 출력가능. 이진 분류: 시그모이드(sigmoid) 함수, ..