딥러닝8 4-1. Logistic regression 지금까지 포스팅에서는 데이터를 기반으로 output을 예측하기 위해 데이터를 가장 잘 표현하는 선을 찾는 Linear regression에 대해 알아보았습니다. Linear regression으로 추정한 모델의 특징은 어떤 input이 주어졌을 때 output의 패턴이 선의 형태로 나타난다는 것이었습니다 본 글에서는 데이터를 기반으로 output을 예측하는 것은 동일하지만, 연속된 값이 아닌 둘 중 하나를 구분(binary classification)하는 데 주로 사용되는 Logistic regression에 대해 알아보겠습니다. 본 algorithm은 deep learning에서 (특히 binary classification에서) 자주 사용되는 algorithm이기도 합니다. Logistic regre.. 2023. 8. 13. 3. 여러 개의 변수를 갖는 Linear regression 지금까지는 하나의 input에 대한 linear regression을 다루었다면, 이번에는 1. Linear regression에서 잠시 제시했던 여러 변수를 input으로 하는 Linear regression을 살펴보겠습니다. Hypothesis 식과 cost function 식은 하나의 변수로 이루어진 Linear regression 식 형태와 유사하게 다음과 같이 표현할 수 있습니다. 하지만 이와 같은 다변수 Linear regression 식의 경우, 변수가 많아질수록 줄줄이 써야하고, 코드로 표현하기에도 불편함이 있습니다. 그래서 일반적으로 이와 같은 식은 Matrix(행렬)로 표현합니다. 예시로, x_1, x_2, x_3 3개의 변수로 이루어진 4개의 데이터를 가정하고 Linear regres.. 2023. 8. 6. 2. Linear regression의 cost 함수를 최소화하는 방법 지난 포스팅에서는 1. Linear regression(https://alifestudy.tistory.com/50)의 Hypothesis 식과, Cost function을 최소화하는 parameter 'W, b' 가 우리가 찾으려는 Linear regression Hypothesis 식의 parameter라는 것을 다루었습니다 (데이터를 가장 잘 표현하는 parameter). 그러면 이번엔, Cost function을 최소화 하는 parameter를 어떻게 찾을 수 있는지 알아보겠습니다. 먼저, Hypothesis 식을 아래와 같이 세웠었지만, Cost function 을 간단하게 나타내기 위해 다음과 같은 Hypothesis 식과 앞서 세웠던 cost function을 생각해보겠습니다. 그리고, 아까.. 2023. 7. 30. 1. Linear regression (선형 회귀) Linear regression(선형 회귀) 개념을 보기에 앞서, 먼저 용어를 살펴보겠습니다. Regression: 여러 독립 변수가 있을 때, 종속변수가 어떻게 변할 지 예측하는 모델(식)을 찾는 것을 말합니다. 독립 변수: 예측하고자 하는 값의 변화를 알기 위해 사용될 수 있는 값, 의도적으로 변화시킬 수 있는 값 종속 변수: 예측하고자 하는 값, 독립 변수에 의해 변하는 값 위의 용어를 생각해보면 Linear regression은 독립 변수(x)가 주어졌을 때 종속 변수(y)를 가장 잘 표현하는 선(Linear, 선을 표현하는 수학적 식)을 찾는 것이라 이해할 수 있습니다. 그리고 이러한 식을 찾기 위해서 우리는 미리 그 식의 틀을 아래와 같이 잡을 수 있습니다. 독립 변수 x가 여러 개(n개)가 .. 2023. 7. 25. 이전 1 2 다음
