# Logistic Regression
가중치 w와 L2 규제
모델이 과대적합이 되었을 때 우리는 norm을 통해 이를 해결한다. norm이 이를 해결하는 원리가 무엇인지 알아보자.모델이 과도하게 훈련 데이터에만 적합되어 있는 것을 뜻한다. 즉, 모델을 일반적인 상황이 아닌 특수 상황에 과도하게 적합된 상태를 뜻한다.위 그림을 보
머신러닝 모델 비교 (2) SVM, SGD, Logistic Regression
1. SVM 2. SGD 3. Logistic Regression
04-03 클래스로 로지스틱 회귀 모델 구현하기
이전 챕터에서와 달라진 점은 단순히 모델을 클래스로 구현했다는 점 뿐이다. 다른 코드는 전부 동일하므로 클래스로 구현한 부분의 코드를 유심히 볼 필요가 있다.
[ML] Logistic Regression Model(3)
지난 포스팅에서는 Logistic Regression Model에서 paramter를 추정하는 방법에 대해 알아보았다.이번 포스팅에서는 실제 예제를 다루며 어떻게 결과를 분석하고 해석하는지 알아보고자 한다.
[ML] Logistic Regression Model(2)
지난 포스팅에서는 Logistic Regression Model을 간단하게 알아보았다.오늘은 Logistic Regression Model에서의 parameter 추정을 어떻게 하는지에 관하여 알아볼 예정이다.
[ML] Logistic regression (로지스틱 회귀)
선형 분류기 logistic regression (로지스틱 회귀) 와 sigmoid 함수 개요 및 scikit learn 기반 예제
[ML] Logistic Regression
본 포스트에서는 분류 문제 중 가장 기초적인 형태인 로지스틱 회귀에 대해 알아보고, 이를 이용하여 NBA선수들의 실적을 토대로 드래프트 참가 여부를 예측하는 알고리즘을 python을 이용하여 구현한다.
선형 / 로지스틱 회귀
회귀 분석 독립변수(x)로 종속변수(y)를 예측하는 것. 체중과 식사량에 관계에 관한 모델을 만든다고 해보자. 체중이 식사량에 따라 달라지는 관계를 확인했다면, 체중은 식사량에 종속되었다고 할 수 있다. 하지만 체중의 변화가 식사량의 변화를 이끌어내는지는 확인하지
머신러닝 4일차 chapter6 (~45)
logistic regression 그려보기 > 정밀도와 재현율의 트레이드오프 
Week 2 | Neural Networks Basics | Logistic Regression as a Neural Network
Binary Classification Logistic Regression is an alogirthm for Binary Classification An example of a Binary Classification Problem : 어떠한 input ima
2 Logistic Regression (1 Neuron == Regressor)
DNN의 하나의 perceptron에서 사용되는 logistic regression을 배운다. (1) what (2) how
[지도학습] Logistic Regression 로지스틱 회귀
분류 Classification 분류는 주어진 데이터를 정해진 범주 (category)에 따라 분류하는 것이에요. 주로 예측 결과가 숫자가 아닐 때 사용하죠. 로지스틱 회귀 Logistic Regression 선형 회귀 방식을 분류에 적용한 알고리즘, 데이터가 어
[ML] Logistic Regression
본 포스팅은 "혼자 공부하는 머신러닝" 책을 보고 제작함 어떤 생선인지 맞추는 문제라고 가정. 예를 들어, 도미 광어 우럭 세 종류의 생선이 있다고 하면 [z0, z1, z2]로 표현 가능 이 때 z는 확률 따라서, z값을 0~1 사이의 값으로 변환 시켜줘야 함. 이를 위해서 시그모이드 함수 사용 시그모이드'(미분 한다는 뜻 ㅋ) = 시그모이드...