ML & 딥러닝/이론 및 실습 (2) 썸네일형 리스트형 [Part2] Logistic Regression 이해 및 실습 분류(Classification)와 회귀(Regression)Machine Learning은 크게 분류와 회귀로 나눌 수 있다.분류는 여러 Class Label 중 하나를 예측하는 것으로, 이진 분류(Binary Classification)와 다중 분류(Multiclass Classification)으로 나눌 수 있다.회귀는 연속적인 숫자를 예측하는 것으로 예측하고 싶은 종속변수가 숫자일 때 사용한다. Logistic Regression Logistic Regression이란- 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 분석하고 모델링하는 통계적 방법 (= 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 통계 기법)- 이진분류 문제를 해결하는데 적합한 모델.. [Part1] 퍼셉트론 이해하기(AND, XOR게이트) 퍼셉트론은 딥러닝을 이해하기 위한 기본단위라고 할 수 있다. 퍼셉트론을 여러개의 층으로 쌓아서 만드는 기술을 딥러닝으로 부르게 된다. Perceptron 기본구조 위의 Perceptron 구조를 간단하게 이해해보자. 1) x1~xn까지의 입력이 들어가면, 최종적으로 output을 내보낸다. 2) x1~xn까지의 입력들은 각각 w1~wn의 weight들과 곱한값을 더해서 output을 추출하게 된다. Perceptron 예제 Perceptron의 구조를 활용해서 OR, XOR게이트 등 논리게이트들을 구현할 수 있다. ※ OR, XOR게이트를 논리게이트라고 부르는데 전기회로를 구성할때 사용되는 기본단위이다. OR게이트 OR게이트는 2개의 입력값을 받아서 1개의 출력을 하게 될때 아래와 같은 규칙을 이용하면 .. 이전 1 다음
