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  • 데이터에 가치를 더하다, 서영석입니다.

비용함수2

[딥러닝 자연어처리] 7. 머신 러닝 개요 7) ~ 9) 딥러닝을 이용한 자연어처리 입문 # 7. 머신 러닝 개요 7) ~ 9) 7) 다중 입력에 대한 실습 크로스 엔트로피 함수를 이용해서 이를 이용해 가중치를 찾고, 가중치는 크로스 엔트로피 함수의 평균을 이용한 방식으로 사용. 크로스 엔트로피 함수는 소프트맥스 회귀의 비용 함수 import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras import optimizers # 중간 고사, 기말 고사, 가산점 점수 X = np.array([[70,85,11], [71,89,18], [50,80,20], [99,20,10], [50,10,10]].. 2023. 12. 13.
Hands-on ML : 4. 6 로지스틱 회귀 4.6 로지스틱 회귀 로지스틱 회귀(logistic regression)는 샘플이 특정 클래스에 속할 확률을 추정하는 데 널리 사용된다. 추정 확률이 50% 이상이면 모델은 그 샘플이 해당 클래스에 속한다고 예측, 아니면 클래스에 속하지 않는다고 예측한다. -> 이진 분류기이다. 4.6.1 확률 추정 로지스틱 회귀 모델은 입력 특성의 가중치 합에 편향을 더해 계산한다. 이때 선형 회귀처럼 바로 결과를 출력하지 않고, 결과값의 로지스틱(logistic)을 출력한다. 로지스틱은 0 과 1 사이의 값을 출력하는 시그모이드 함수(sigmoid function)이다. 이 함수를 거쳐나온 확률값으로 최종적으로 주어진 데이터가 어느 클래스에 속할지에 대해 결정하게 된다. 보통 확률값이 0.5 이상이면 1 (양성 클래.. 2022. 5. 26.