[딥러닝 기본 11] Lec 05_1 - logistic classification의 가설 함수 정의

모두를 위한 머신러닝 / 딥러닝 김성훈 교수님 강의를 듣고 정리한 내용입니다.

Lec 05_1 - logistic classification의 가설 함수 정의  

@ Binary Classification example : 0 or 1 분류

- 메일 Spam or Ham

- 페이스북 피드 show or hide

- 주식 buy or sell

- 종양 yes or no

@ Logistic Hypothesis

- H(X) = XW + b를 사용 할 경우 문제

1. 값의 스펙트럼이 넓어질 수록 오차가 커진다.

2. 값의 결과가 0 ~ 1 사이의 값이 아닐 수 있다.

- 위 문제로 인해 H(X)를 sigmoid 라는 함수를 통과시켜 0 ~ 1 사이의 값으로 변환

- sigmoid function : 어떠한 값을 넣어도 0 ~ 1 사이의 값이 나옴