TensorFlow - Logistic regression

TensorFlow - Logistic regression

 

Logistic regression 

- Binary Classpication 을 학습한다는 것은 0 과 1을 분류하는 선을 학습하는 것이다.

- X 라는 입력이 있고 W 계산을 지나면 Z라는 값이 나오고...

이 값을 Sigmoid 함수에 통과시키면 Y햇 (H(X)) 가 나온다. (얘는 0과 1 사이의 값)

- Y가 실 데이터 결과값 Y햇은 추론한 데이터 결과값

Multinomial Classification  - 라벨이 여러개인 녀석

Softmax Regression - 위의 Multinmial Classfication 을 분석하는 기법.

2진의 Logistic Regression 과는 달리 A,B,C 등의 라벨링이 된다.

MultiVariable Regression 과 마찬가지로 matrix 를 사용한다.

Hypothesis 과정에서 softmax 사용시, 추론에 대한 확률 값이 나오게 된다.

A : 0.7, B : 0.1, C : 0.2 = 1.0 요런식으로....

여기서 One.Hot.Encoding 기법을 통하여 가장 높은 수만 1로 두고 나머지는 0으로 둔다.