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Ordinary day

Andrew Ng 머신러닝 기초 강의 - Logistic Regression

1. Classification 예) 이메일 - 스팸분류, 온라인상거래 - 상품평의 긍/부정 분류, 종양 - 악성 분류 y∈{0,1} : binary class (0이면 부정, 1이면 긍정)y∈{0,1,2,3} : multi-class 임계값이 0.5인 것을 알고 있을 때, linear regression으로 분류하게 된다면 위의 그래프와 같을 것이다. 그러나 데이터가 추가될 경우, 더 좋지 않은 그래프가 그려질 수 있다. 따라서 classification의 문제에서는 linear regression 방법은 좋지 않다. 2. Hypothesis Representation linear regression을 사용했을 때 hθ(x)=θTx 였는데, logistic regression으로 사용하기 위해 식을 약..
Study/ML 이론 2017. 2. 6. 23:04
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