선형회귀 (2) 썸네일형 리스트형 [ML] Linear Regression(선형회귀)& Logistic Regression ※해당 게시물에 사용된 일부 자료는 순천향대학교 빅데이터공학과 정영섭 교수님의 머신러닝 전공수업 자료에 기반하였음을 알려드립니다. 이번 포스팅에서는 가장 전형적인 머신러닝 모델이라고 할 수 있으며 연속적인 값을 예측할 수 있는 Linear Regression(선형회귀) 모델에 대해 알아보려고 한다. 또한 Linear Classification 이라고도 하며 Linear(선형)으로 Class(Label)을 분류할 수 있는 Logistic Regression에 대해 알아본다. 목차는 다음과 같다. 1. Linear Regrssion 2. Linear Regression의 Ridge Regression 3. Linear Regression의 Lasso Regression 4. Linear Classificat.. [ML] Logistic Regression for Classification 이번 포스팅에서는 바로 직전에 포스팅 했던 Linear Regression과는 조금 다른 로지스틱 리그레션에 대해 다룰 예정이다. 로지스틱 리그레션은 연속하는 값을 예측하는 선형회귀와 달리 원-핫 인코딩을 이용해서 분류 값을 예측하는 모델이다. 로지스틱 리그레션은 3가지만 기억하자! Linear Regression에 Sigmoid 씌우기 Cost값(예측,실제 값 차이) 측정 Cost값을 최소화 하기 위해 Gradient Decent(기울기 하강) 적용 우선, 선형회귀분석의 한계 부터 알아보자. 간단한 예시를 들어보겠다. 위 그림은 공부시간에 따른 시험의 합격/불합격에 대한 그래프이다. x축은 공부시간, y축은 시험 통과 여부이다. 우선 파란색으로 그려진 x와 o 표시로 된 데이터에 기반해서 파란색의 Li.. 이전 1 다음
