[머신러닝+딥러닝] 3.혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 다양한 분류 알고리

이제 혼공학습단 3주차 미션주간이다.
나는 우선 책을 읽으면서 코드를 따라 작성해보고, 그 후에 블로그에 정리하는 식으로 하고 있는데, 그 과정에서 책을 최소 2번을 읽는 과정으로 진행하려고 했다.

1회차 읽을 때는 괜찮은데 2회차 읽을 때 블로그 정리하려고 하면, 선뜻 쉽지 않다 ㅋㅋㅋ,,,
처음 읽을 때 '이 내용은 블로그에 이렇게 정리하자'라는 생각을 하지만
막상 작성하게 되면 최대한 요약해서 적으려고 하는건 안비밀

우선은 미션이랑 소스코드만 올립니다 ㅠㅠ(이번주에 틈틈이 수정예정...)

제가 책을 보며 작성한 소스코드는 깃허브로 공유합니다.
4장 깃허브

[기본미션]

로지스틱 회귀가 이진 분류에서 확률을 출력하기 위해 사용하는 함수는?
1. 시그모이드 함수
2. 소프트맥스 함수
3. 로그 함수
4. 지수 함수

답 : 1번 시그모이드 함수

$\displaystyle sigmoid(x) = \frac{1}{1+exp(-x)}$
시그모이드 함수는 0과 1사이의 값을 출력하는 이진 분류 문제에서 사용된다

$\displaystyle softmax(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{x_j}}$
소프트맥스 함수는 입력된 벡터의 요소를 0~1 사이의 확률값으로 변환해주는 함수로 다중 분류 문제에서 사용된다.