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Regression Linear Regression, Logistic Regression, Softmax Regression에 관해 정리한 좋은 자료를 찾아서 공유합니다. 출처 : TensorFlow KR - Deep NLP Study

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..

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 ..