gradient descent algorithm1 4-2. Logistic regression의 Cost function, Gradient descent 앞서 다루었던 Linear regression의 Hypothesis 식에 대한 cost function은 예측값과 실제값의 차이의 제곱을 평균(MSE, Mean Square Error)으로 한 형태를 갖고 있는 아래 식과 같은 2차함수의 형태였습니다. 따라서 어떤 지점에서 시작하든 Gradient descent algorithm으로 최소가 되는 값을 찾을 수 있었습니다. (참고: https://alifestudy.tistory.com/52) 하지만, Logistic regression의 Hypothesis 식은 Linear regression과 같은 선형이 아닌, 비선형인 Sigmoid 함수이기 때문에 Linear regression과 같은 MSE를 Cost function을 사용하면 적절한 최소값을 찾.. 2023. 8. 15. 이전 1 다음
