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Logistic Regression Logistic Regression이란, 우리말로 로지스틱 회귀라고 하는데, 역시 전혀 감이 안옵니다.간단히 설명하자면, Logistic Regression은 분류(Classification)를 위한 예측모델입니다.특히 Negative 또는 Positive, 즉 0 또는 1로 정의되는 이항형 문제에서 사용됩니다.Anderw Ng이 들었던 예시는 다음과 같습니다.어떤 암 환자의 종양의 크기에 따라 이것이 악성인지 아닌지를 판단하는 문제입니다. 만일 Linear Regression 처럼 선형 모델을 만들게 되면,종양이 아주 큰 경우에 대해 예측 값이 틀리게 되며, 이러한 오버피팅이 자주 발생하게 됩니다.따라서 No를 0, Yes를 1로 가정했을 때, feature를 어떻게..

Linear Regression Linear Regression 은 우리 말로 선형 회귀(?) 라고 하는데 별로 와닿지 않습니다.간단히 말하면, Linear Regression이란 어떤 두 개의 변수 사이의 선형 상관관계를 모델링하는 것입니다.Andrew Ng이 말했던 집 값의 상관관계를 예로 들어 보겠습니다. 일반적으로 집의 크기가 클 수록 가격이 높게 나타납니다.위의 그래프와 같은 데이터가 있다면 상관관계를 우측 상향하는 직선으로 표현할 수 있습니다.그렇다면 저 직선은 어떻게 해야 정확하게 그릴 수 있을까요?(직선을 정확하게 그린다는 말은 실제와 비슷한 예측모델을 만든다는 말을 의미합니다) 바로 경사하강법(Gradient Descent)을 통해 조정할 수 있습니다. Gradient Descent Gr..

Supervised Learning 감독학습이란, 과거의 평가된 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 방법입니다. 1. Classification : 분류 - 단절된 요소를 나누는 것 (discrete value) - 이메일이 도착했을 때 스펨 메일인지 아닌지 구분, 환자의 종양 크기에 따라 악성 종양인지, 아닌지 판단하는 것 2. Regression : 회귀 (추상, 트렌드, 경향) - Regression은 continuous value 를 예측하는 것입니다. - 집의 평수에 따라 가격을 예측, 수 많은 제품들을 3달 안에 판매할 수 있는지 예측 Unsupervised Learning 자율학습이란, 대상에 대한 어떤 정보도 주어지지 않은 상태(labeling 되지 않은 ..