북극곰의 개발일기

모두를 위한 딥러닝 lecture5-1 logistic classfication의 가설 함수 정의 (이론)





posted by purplebeen on Thu Feb 07 2019 21:19:40 GMT+0900 (KST) in AI


Lecture 5-1 : Logistic Classification의 가설 함수 정의

Binary Classification

  • Spam Detection : Spam or Ham
  • Facebook feed : show or hide
  • Credit Card Fraudulent Transaction detection : legitimate / fraud : 신용카드 사용 패턴 분석

0, 1 Encoding

  • Spam Detection : Spam(1) or Ham(0)
  • Facebook feed : show(1) or Hide(0)
  • Credit Card Fradulent Transaction detection : legitimate(0) or fraud(1)

Linear Regression

  • 우리는 Y의 값이 0 혹은 1인지 알고 있다
    H(x) = Wx + b
  • Hypothesis는 1보다 크거나 0보다 작은 값을 가져올 수도 있다.

Logistic Hypothesis

logistic function = sigmoid function

z가 점점 커질수록 함수의 값은 1에 수렴하고, z의 값이 점점 작아질수록 함수의 값은 0에 수렴한다.