딥러닝 1단계: 신경망과 딥러닝(2)

Andrew NG 딥러닝 강의를 듣고 정리합니다. 2. 신경망과 로지스틱회귀 Binary classification 로지스틱 회귀는 이진분류를 위한 알고리즘이라고 한다. cs231n에서 한번 배운 내용이니 그림으로 대체한다. 이진분류의 목표는 input vector X 를 가지고 label Y 가 1 or 0 인지 판별한다. 공부하면서 많이 봤다. 데이터의 벡터와 표기법 정리?이다. 그림을 보고 이런게 있었다 정도로 알고가자 하지만 기초 중 기초이니 잊지말자. Logistic Regression 답이 0 또는 1로 정해져있는 이진 분류 문제에 사용되는 알고리즘이다. X : input, Y : output, Y^ : y의 예측값 더 자세히 이진 분류를 위한 y^ 값은 y가 1일 확률을 의미하며 0 ≤ y^ ≤ 1 임. ..........

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