Lec. 6-1 - Softmax Regression

 

Logistic Regression 

 

 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 데 사용되는 통계 기법이다.

로지스틱 회귀에서는 함수가 반환하는 값이 0에서 1사이에 오게 하기 위해, 선형회귀의 결과를 sigmoid 함수에 입력해서 반환된 값을 예측값으로 사용한다.

 

Logistic Classfication은 위와 같이 데이터들을 구분하는 hyperplane을 찾아내는 과정.

 

 

 

 

Multinomial Classification(다중 분류)

데이터를 0과 1 둘 중 하나가 아닌, 보다 다양한 범주로 분류하는 것

세 개의 식을 따로 쓰면 복잡하기 때문에 하나로 통합시켜 준다.

이진 분류의 수만큼 늘어난 가중치 행렬(W)과 예측값(Y^)을 확인할 수 있다.

위와 같이 행렬의 곱셈을 통해서 여러 개의 독립된 classification을 수행할 수 있다