우잉's Development

1. Logistic Classification : 분류 문제가 주어질 때 사용하고 특히 둘 중 하나를 선택하는 binary의 경우 사용 binary 한 문제의 경우 결과 값이 0 또는 1이면 충분하지만 선형 회귀 모델을 입력에 따라 예측값이 선형적으로 증가하므로 크게 나올 수 있다. 말로 설명하면 어려우므로 예를 들어보겠습니다. 예) 시간에 따른 시험 합격 or 불합격 예측 2, 3, 4시간 공부할 경우 FAIL 5, 6, 7시간 공부할 때 PASS 한다고 하자. 그럼 아래와 같은 그래프가 나온다. Y값이 0.5를 기준으로 오른쪽은 PASS, 왼쪽은 FAIL이 나올 것이다. 만약 5시간 공부하면 결과값으로 PASS가 나올 것이다. 이걸 다시 학습시키면 그래프는 어떤 변화가 있을까? 위 그림과 같이 그래..