영웅은 죽지 않는다

논리회귀(Logistic Regression)란 머신러닝에서 입력값과 범주 사이의 관계를 구하는 것을 논리 회귀라고 합니다. ​ 선형회귀에서 풀기 힘든 문제들을 해결할 수 있는 방법 중 하나인데, 그 예시로 ​ 시험 전 날 공부한 시간으로 해당 과목의 이수 여부(Pass or Fail)을 예측하는 문제에서 선형 회귀로 표현하면 다음과 같이 나옵니다. 한 눈에 보기에도 굉장히 이상한 형태입니다. 이런 경우 이진 논리 회귀(Binary Logistic Regression)을 이용하면 해결할 수 있으며 그 결과는 다음과 같습니다. 이와 같이 선형이 아닌 S 커브 형태로 특정 변수를 함수로 표현한 것을 논리 함수(Logistic Function)이라고 하며, 딥러닝에서는 시그모이드 함수(Sigmoid Funct..

선형회귀(Linear Regression)란 머신러닝의 종류에는 무엇이 있고.. 이런 이야기는 건너 뛰고 바로 선형 회귀로 건너가 봅시다. ​ 선형 회귀는 말 그대로 가정을 선형으로 표현하여 예측할 수 있는 형태를 말합니다. ​ 예를 들어, '시험 전 날 마신 커피 잔 수에 따라 시험 점수를 예측할 수 있을까?'라는 가정에 대해, 실험을 통해 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었고 이를 그래프로 표시하면 아래와 같이 나옵니다. 우리는 이 그래프를 보고, 임의의 직선 1개로 이 그래프를 비슷하게 표현할 수 있다고 가설을 세울 수 있습니다. 이 선형 모델은 수식으로 H(x) = W x + b 와 같이 표현할 수 있습니다. ​ 여기서 마신 커피 수에 따른 정확한 시험 점수를 예측하기 위해서는 우리가 만든 직선(가..