Marlangcow의 Datalab

로지스틱 회귀의 가설 함수와 손실 함수를 봤으므로 이제 경사 하강법을 알아보자.  가설 함수와 손실 함수는 좀 다르지만, 경사 하강법을 하는 방법은 선형 회귀와 거의 동일하다.  시작점을 위해 처음에는 세타 값들을 모두 0 또는 모두 랜덤으로 지정한다. 그러면 현재 세타 값들에 대한 손실, 즉 현재 가설 함수에 대한 손실을 계산할 수 있다. 여기서부터 시작해서 세타를 조금씩 조율하며 손실을 계속 줄여나가야 한다.  예를 들어, $θ_0, θ_1, θ_2$... 이렇게 세타 값이 3개 있다고 가정하자. 손실 함수를 $θ$에 대해 편미분하고, 그 결과에 학습률 알파를 곱한다. 그리고 그 결과를 기존 $θ_0$에서 빼면 된다. 똑같이 $θ_1$과 $θ_2$도 업데이트 하면 된다. 이렇게 모든 세타값들을 업데이..

선형 회귀를 통해 하려고 하는 건 학습 데이터에 최대한 잘 맞는 가설 함수를 찾는 것이다. 그러기 위해선 가설 함수를 평가하는 어떤 기준이 있어야 하는데, 그 기준이 되는게 손실 함수이다. 로지스틱 회귀에서도 마찬가지다. 데이터에 잘 맞는 가설 함수를 찾고, 손실 함수를 이용해 가설 함수를 평가한다. 선형 회귀의 손실 함수는 평균 제곱 오차라는 개념을 기반으로 하는데, 데이터 하나하나의 오차를 구한 후에 그 오차들을 모두 제곱항 평균을 내는 작업을 한다. 로지스틱 회귀의 손실 함수는 평균 제곱 오차를 사용하지 않고, 대신 '로그 손실', 영어로는 log loss라는 것을 사용한다. 좀 더 어려운 푷ㄴ으로는 cross entropy라고도 한다.  로그 손실로그 손실은 아래와 같은데, 이를 로그 손실이라고 ..

머신 러닝은 지도 학습과 비지도학습으로 나뉘는데, 지도 학습은 '회귀'와 '분류'로 나뉜다. 지도 학습회귀: 연속적인 값을 예측분류: 정해진 몇 개의 값 중에 예측ex. 어떤 이메일이 스팸인지 아닌지, 아니면 어떤 기사가 스포츠 기사인지 정치 기사인지 연예 기사인지 등 보통 분류 문제를 풀 때는, 각 결괏값에 어떤 숫자 값을 지정해 준다.예를 들어서 이메일이 스팸인지 아닌지 분류한다면, 보통 이메일에는 0이라는 값을 주고 스팸 이메일에는 1이라는 값을 주는 것이다. 이메일의 속성들을 가설 함수에 넣어서 0이 나오면 보통 이메일이고 1이 나오면 스팸 이메일이라고 할 수 있다.만약 어떤 기사가 스포츠 기사인지 정치 기사인지 연예 기사인지 분류하고 싶다면, 이번에는 가능한 결과가 3가지죠? 그러면 각각 0, ..