이전 lecture : Logistic regression 기본적으로 HL(x) = Wx이다. 이에 대한 값은 100, 200, 10 등 다양해서 0, 1 중 고르기엔 적합하지 않다. 그래서 z = HL(x)를 만들어서 , g(z) = 0 ~ 1 로 값이 나오길 원했다. 그 결과 g(z) = 11+e-z ( sigmoid logstic) 를 만들어냈다. 결론적으로 HR(x) = g(HL(x)) 식을 만들었다. Multinominal Classification 0, 1이 아닌 A, B, C와 같이 여러 개로 분류한다. (Multinominal Classification) - 각 변수에 대하여 sigmoid함수(hypothesis)를 적용시킨다. - Sigmoid를 거친 함수는 Logistic regres..
