# Logistic Regression
Softmax Function
softmax가 무엇인지, logistc regression에 어떻게 활용되어 y^을 결정하는지에 대해 서술해주세요. (사진 출처: https://vitalflux.com/what-softmax-function-why-needed-machine-learning/)
Optimize : Scikit - Learn
모델이 예측한 결과와 정답간의 차이(오차)를 가장 적게 만드는 Parameter를 찾는 과정모델의 예측값과 실제 값의 차이를 계산하는 함수를 만들고 그 값이 최소가 되는 지점을 찾는 작업모델의 예측한 값과 실제값 사이의 차이를 정의하는 함수로 모델이 학습할 때 사용이
Regression : Scikit - Learn
예측할 값(Target)이 연속형(continuous) 데이터(float)인 지도 학습(Supervised Learning)틀린 정도가 평가 기준틀린 정도 작을수록 좋은 모델평가 지표MSE (Mean Squared Error)실제 값과 예측값의 차를 제곱해 평균 낸 것
PyTorch 익히기 - Logistic Regression & Softmax Classification
Pytorch를 간단히 다루어본 적이 있는데, 앞으로의 연구에 익숙하게 활용하기 위해 Pytorch 내용을 정리해보려 한다.
[2주차_데이터분석] 개발일지 (영화 줄거리로 장르 분류하기-4 머신러닝)
영화 줄거리로 장르 분류하기1\. 머신러닝이란?2\. 데이터 전처리3\. 벡터화👉4. 머신러닝👈5\. 모델 사용하기 및 불용어 제거나이브 베이즈 분류기Logictic Regression선형 Support Vector Machinex_train과 x_test에 대해서
선형 분류와 회귀
선형회귀(Linear regression) 학습과정 임의의 파라미터 값을 설정해서 선형모델을 가정한다. train data로 학습한다. loss, cost를 사용해서 MSE를 구한다. ...
Logistic Regression
Objective: Study/observe the relationship between categories of the preexisting data in order to evaluate/predict new data into proper categories. Dif
5. [머신러닝] Logistic Regression - Classification Code 구현
Training Data 입력https://blog.kakaocdn.net/dn/cQG71P/btqWxg0aB0B/jWaswblt81wR0Qaopg23D0/img.png앞서 Regression에서는 Simple-Variable으로 진행하였지만 이번에는 Mult
Classification: 분류와 알고리즘
Classification > Classification is a process of categorizing a given set of data into classes. It can be performed on both structured or unstructured
[텍스트 마이닝] 3. Classification - Logistic Regression
확률이 0이 되는 것을 막기 위해서 BIAS를 주고 이런 방식으로 h햇을 학습시킨다. 참고Features \- As a discriminative classifier, logistic regression doesn't assum features are independ
[Logistic 회귀] Logistic 회귀
지난 포스팅에서는 Odds 에 대해 알아보았습니다.이번 포스팅에서는 본격적으로 Logistic 회귀에 대해 알아보려고 합니다.아래와 같은 데이터를 살펴보겠습니다.x축은 설명변수, y축은 0과 1만을 가질 수 있는 이진형 종속변수입니다.우리는 이 데이터를 나타낼 수 있는
[Logistic 회귀] Odds?
앞으로 몇 포스팅에 걸쳐 Logistic 회귀에 대해 다루어보려고 합니다.Logistic 회귀는 회귀를 이용하여 분류 문제를 해결하는 방법론인데요.이를 이해하려면 먼저 Odds 에 대해 이해해야 합니다.Odds(오즈)는 확률에 관한 용어로, 어떤 사건이 일어날 확률을
로지스틱 회귀(Logistic Regression)
로지스틱 회귀 모델은 일종의 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계기법이며 종속 변수가 범주형 데이터를 대상으로 하며 입력 데이터가 주어졌을 때 해당 데이터의 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문에 일종의 분류(clas
Neural Network
이 그림과 같이 사람의 neuron을 본뜬 perceptron이 엮여있는 것을 neural network라고 한다.저 그림에서 동그라미 하나가 perceptron에 해당한다.인공지능에서는 스스로 생각할 줄 아는 컴퓨터를 만들기 위해 인간의 뇌를 구성하는 신경세포(뉴런)
Logistic Regression (Computation Graph)
Computation Graph model을 perceptron이라고 하는데 logistic regression에서는 loss function의 gradient를 통해 w와 b를 찾아야 한다. 코드로 gradient method를 구현할 때에는 최대한 효율적으로 계산
Logistic Regression (Notation, Cost Function, Gradient Descent)
Binary Classification classification의 결과가 0 또는 1인 것을 의미한다. 예를 들면 사진 하나를 보여주고 이 사진이 고양이이면 1, 고양이가 아니면 0을 뱉는 classification model은 binary classificatio
AIB: N214 Logistic Regression
1. Logistic Regression 1.1 Training/Validation/Testing Data 훈련, 검증, 테스트 데이터로 나눠야하는 이유: Training(훈련): 훈련 데이터를 기준으로 모델을 학습(Fit)시킨다. Construct classifie
[머신러닝] Logistic Regression
오늘 학습하면서 메모한 내용들을 간단히 업로드 해본다. Logistic Regression을 배웠다. 머신러닝 파트는 확실히 재미가 있지만 모델의 성능에 대한 부분이 만족스럽지 않을 경우 계속 붙잡게되는 것 같다. 이로 인해 시간투자를 많이 했더니 몸살이 있어서 업로드
Logistic Regression
[n214] SECTION 02 Sprint 1 Linear Models Logistic Regression