softmax1 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 - Ch 4-1 Ch 4-1에서는 로지스틱 회귀에 대해 공부합니다. 로지스틱 회귀는 선형회귀를 토대로 활성화 함수를 결합하여 이진분류를 하는데 사용됩니다. 또한 다중회귀를 토대로 다중분류도 가능합니다. [ 문제 ] 이번장에서 해결할 문제는 다음과 같습니다. 상품으로 생선 럭키백을 만듭니다. 럭키백에는 각 생선이 등장할 확률이 제시됩니다. 상품에 들어갈 생선의 크기, 무게, 길이, 높이 등이 주어질 때, 7종류의 생선에 대한 확률을 예측하는 문제입니다. [ 접근 ] 간단한 접근으로 KNN 알고리즘을 생각해볼까요? KNN 알고리즘으로 확률을 구한다면 각 생선이 나올 확률들이 우리가 정한 \(k\)값에 의존하게 됩니다. 예를 들어 \(k=4\)로 한다면, 확률은 항상 0, 1/4, 2/4, 3/4, 4/4 중 하나입니다. 생.. 2023. 1. 12. 이전 1 다음