삼전동해커

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras import optimizers x = np.array([-50, -40, -30, -20, -10, -5, 0, 5, 10, 20, 30, 40, 50]) y = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]) # 숫자 10부터 1 model = Sequential() model.add(Dense(1, input_dim=1, activation='sigmoid')) sgd = ..

이번엔 로지스틱 회귀에 대해 공부한다. 로지스틱 회귀는 앞에서 공부한 입력값에 대한 결과 값을 예측하는 단순 선형 회귀와 달리 2가지의 클래스 중 어디에 속하는지 분류하는 이진 분류에 대한 알고리즘이다. 처음에 공부하면서 로지스틱 '회귀'인데 왜 분류하는 알고리즘인지 이해가 안됐다. 로지스틱 회귀는 시그모이드 함수를 0~1 사이의 예측값을 이용해 결과를 분류하는 회귀가 포함된 분류 알고리즘이다. 이번엔 성적에 따라 불/합 여부를 판단하는 문제를 가정하자. 45 : 불 50 : 불 55 : 불 60 : 합 65 : 합 70 : 합 이에 대한 그래프는 다음과 같다. 55점과 60점 사이에서 합격과 불합격이 갈린다. 그 사이의 점수들은 합격일 가능성이 높은 부분과 낮은 부분으로 갈린다. 이 사이의 점수들이 합..