[TENSORFLOW] Logistic regression Classification

Logistic regression은 Linear regression과는 다른 비용 함수와 다른 모델을 사용한다라는 차이점을 가지고 있다. 위의 두 가지 차이점을 제외하면 나머지는 Linear regression의 기능과 상당히 일치한다.Logistic regression에서는 아래의 sigmoid 모델을 사용한다. linear regression에서는 모델 값의 범위가 -∞ ~ ∞ 까지 다양하게 나올 수가 있는 반면에 위의 sigmoid 모델은 0 또는 1로 수렴하는 결과를 가져온다.분류 문제에서는 0 또는 1로 직관되어 있는 표현이 더 좋기 때문에 sigmoid가 분류 문제에서는 더 활용 빈도가 크다고 할 수 있다.Logistic regression에서는 기존에 쓰던 MSE(mean square er..

2017.04.11