분류 문제는 미리 정의된 유한 개의 클래스 중 하나를 선택하는 과정을 설명합니다.
로지스틱 회귀는 분류 문제를 해결하기 위해 사용하는 알고리즘으로, 결정 경계를 설정합니다.
분류 문제에 적합한 비용 함수인 크로스엔트로피에 대해 설명합니다.
결정 경계는 분류 모델에서 두 클래스를 구분하는 경계를 설정하는 방법입니다.
회귀는 연속적인 값을 예측하는 반면, 분류는 이산적인 값을 예측하는 차이점을 설명합니다.
시그모이드 함수는 로지스틱 회귀에서 사용하는 함수로, 출력값을 0과 1 사이로 제한합니다.
크로스엔트로피는 두 확률 분포 간의 차이를 측정하는 방법으로, 분류 문제에서 사용됩니다.
비용 함수의 그래프를 통해 예측값과 실제값 간의 관계를 설명합니다.
경사 하강법을 사용하여 비용 함수를 최소화하는 방법을 설명합니다.
퍼셉트론과 로지스틱 회귀
시작 시간 28:40
퍼셉트론 모델과 로지스틱 회귀의 유사성을 설명하며, 두 모델의 관계를 다룹니다.
