classification 썸네일형 리스트형 [Regression] 메타코드 강의 후기_챕터 3: Pytorch Exercises - Logistic Regression Logistic Regression 이란?- Logistic Regression은 통계학에서 전통적으로 많이 사용하는선형회귀분석(LinearRegression)의 variation이다- 반응변수Y가범주형일경우(=분류모델)에사용가능하다- Neural Network 이전에 Classification에서 많이 사용되었던 모델이다 - 파산여부(Y)과 잔고(X)의관계를나타내는선형 회귀모델이다 - 파산여부에대한확률을구하고싶은데,적합된 모델은확률인Y의범위(0, 1)을넘을때,,,,의 문제를 어떻게 해결할까? - 이러한문제를적절한범위를가지는로지스틱 함수를도입해해결한것이로지스틱회귀분석이다 - 로지스틱함수의모양0과1에 가까워지지만 넘지않는 '확률'의 특성에딱맞아떨어지는함수형태이다- 식은 위와 같은데, 간단히 짚고 넘.. 더보기 [Classification] 메타코드 강의 후기_챕터 3: Pytorch Exercises - Linear Regression 실습, Classification Task Regression with Neural Network• 2-Depth FC layers Input• Linear Regression 모델과의 비교 • 모델학습과정- Torch.utils.data.datasets 이용하여 데이터셋 구성- 모델선언- Optimizer 선언 (Adam)- Trainset으로 학습(data sample 1개씩 처리 vs Batch 처리) 1. What is Classification?2. Logistic Regression3. Classification with Neural Network 분류가 무엇인지에 대해서 배우고, 논리 회귀에 대해 배운 후 신경망을 활용한 분류를 배워보자. • Classification 이란?- Input 변수(x)로 범주형변수인Label(y)을.. 더보기 이전 1 다음
