반응형 [Logistic Regression] - Sigmoid, 처음 등장한 목적함수 Sigmoid란? 1. sigmoid에 대한 정의와 의미에 대해서 설명한다. 2. 비용함수에 그냥 임계함수를 씌우는 것이 아니라 특수한 목적을 수행하기위해서 sigmoid 함수를 씌웠다. ( 전개와 관련된 지식을 여기서 다 소개하자 ) 3. 오즈비(odds ratio) 가능도 = pi(0, inf) 로그가능도 = 가산법으로 변환 (추가 정리 ) 4. 가능도(likelihood) 가능도 = pi(0, inf) 로그가능도 = 가산법으로 변환 (추가 정리 ) 5. 로그 가능도 가능도 = pi(0, inf) 로그가능도 = 가산법으로 변환 (추가 정리 ) sigmoid의 정체는 000이다 (그림) sigmoid의 목적은 확률을 구하는 거잖아, 그니까 sigmoid 저게 pdf인지 cdf인지 알아내서 정리해보자. .. 2023. 4. 17. [Logistic Regression] - 로지스틱회귀 이해하기 로지스틱회귀란? 문제 풀이 시 필요한 개념 : 답 회귀라면서..? 왜 분류모델이야? (그림) 회귀식을 사용한 분류모델이다. 왜 분류모델인지 설명해보자. 로지스틱회귀 수식으로 이해하기 (수식) 내용을 입력하시오. 인스타 주소 🎗 https://www.instagram.com/f.inn_sharp/ 2023. 4. 17. [Adaline] - 경사하강법(GD) 완벽정리 경사하강법이란? 앞 게시물에서 설명한 용어들에 대해서 정리하고 해당 챕터를 읽기바란다. ( 이전 게시물 ) 1. 경사하강법의 정의 2. 사람의 입장과 컴퓨터의 입장 이해해보기(서로의 처지에 대해서 ) 3. 큰 프레임을 기반으로 모델마다의 해석을 통해 이해해야한다는 것을 강조하자. 아달린 모델을 경사하강법으로 이해해보자 (그림) 앞서 살펴보았던 용어들을 plot으로 시각화하여 개념들에 대해서 설명해보자. 모델은 아달린으로 설명하자. 1. wx + b = y_het을 만드는 과정 - 회귀선의 형성에 대한 이해 2. loss의 의미에 대해서 이해해보자 . 3. cost의 의미에 대해서 설명해보자. 4. cost(w) 와 w 간의 관계에 대해서 이해해보자. 5. cost(b)와 b 간의 관계에 대해서 이해해보자.. 2023. 4. 17. [Adaline] - 비용함수, 손실함수, 목적함수, 가설함수 헷갈리는 용어 정리하기 바로 다음 게시글에서 설명할 경사하강법을 이해하기 위해서는 해당 용어에 대한 이해가 바탕이 되어야한다. 이 개념을 제대로 이해하지 않고서 경사하강법을 이해한다는 것 자체가 말도안된다. 그러기에 아래에서 개념에 대해서 익힌 후에 경사하강법에 대해 공부해보자. 위 개념들에 대한 관계 풀이 시 필요한 개념 : y_het = z = 가설함수 label = 정답데이터 loss = 손실함수 cost = 비용함수 df = 자유도 special = 목적함수 loss = (y_het - y)의 제곱합 cost = loss / df special = 목적에 의한 변형(cost) 의미 답 아달린으로 관계 이해하기 (그림) y_het = z = W*X + b label = 정답데이터 loss = 손실함.. 2023. 4. 17. 이전 1 2 다음 반응형
