Binary classification

0과 1의 값(두 개의 값)으로 결과가 나뉨.
그럼 이걸 linear Regression으로 만들 수 있지 않을까?

이게 Binary classification이면

이렇게 linear regression으로 생각할 수 있다.

문제 발생

근데 저렇게 해버리면 문제가 발생한다.
만약에 hours가 압도적으로 큰 값이라고 가정해보자. (본 글에서는 50으로 예를 들겠다 -> 강의와 동일)
그러면 값은 1(pass)가 나오겠지만, linear regression에서는 선보다 아래(fail)에 있으므로 결과가 0이라고 나온다.

정리: Hypothesis에서 0보다 작은 값이나 1보다 큰 값이 나올 수 있다는게 문제이다.
그럼 이걸 어떻게 해결해야할까?

해결법

Hypothesis에서 나오는 값의 범위를 0과 1사이로 정해주면 된다. 이 역할을 하는 함수가 sigmoid 함수이다.
(sigmoid function = logistic function)

Sigmoid Fuction

Z = WX

-> H(x) = g(z)

전치행렬 정리