이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 이번 포스트는 저번 포스트에 이어 Logistic regression(로지스틱 회귀)의 cost function(비용 함수)과 optimizer - Gradient descent(경사 하강법)에 대해 알아보겠습니다. Logistic regression의 cost function에 대해 알아보겠습니다. 먼저 아래 그림을 보겠습니다. 로지스틱 회귀에서는 데이터를 분류해주는 적절한 Hypothesis가 필요합니다. 왼쪽의 두 직선은 데이터를 잘 분류하지는 못하는 것으로 보이는 반면 오른쪽의 직선은 데이터 ■과 ▲을 분류해..

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 이번 포스트에서는 데이터 분류 기법 중 하나인 Logistic Regression(로지스틱 회귀)에 대해 알아보겠습니다. 먼저 Logistic Regression의 기본이 되는 Classification(분류)에 대해 알아보겠습니다. ·Classification (분류) 분류는 이진 분류(Binary classification)와 다중 분류(Multi-class classification)로 나뉩니다. 이진 분류(Binary classification)는 시험의 Pass/Fail, 스팸메일인지 스팸메일이 아닌지(Sp..