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Coding Diary.

(Machine Learning) 로지스틱 회귀 로그 손실, 손실 함수

선형 회귀에서 가설함수가 있었고, 선형 회귀를 통해 하려고 하는 건 학습 데이터에 최대한 잘 맞는 가설 함수를 찾는 것 입니다. 그러려면 가설 함수를 평가하는 어떤 기준이 있어야 하는데, 그 기준이 되는 게 손실 함수입니다. 로지스틱 회귀에서도 마찬가지 입니다. 데이터에 잘 맞는 가설 함수를 찾는 거고, 손실 함수를 이용해서 가설 함수를 평가하는 것입니다. 가설 함수랑 손실 함수가 좀 다르게 생겼을 뿐입니다. 로지스틱 회귀의 가설 함수는 아래와 같다고 지난 글에서 배웠습니다. 그럼 로지스틱 회귀의 손실 함수를 알아보겠습니다. 선형 회귀의 손실 함수는 평균 제곱 오차라는 개념을 기반으로 했습니다. 데이터 하나하나의 오차를 구하고, 그 오차들을 다 제곱해서 평균을 내는 작업을 했었습니다. 로지스틱 회귀의 손..
Coding/Machine Learning 2023. 9. 13. 11:08
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