[딥러닝] Linear regression, Logistic regression

딥러닝의 기반이 되는 신경망 구조를 보면 많은 뉴런 neuron (퍼셉트론 perceptron)들이 연결되어 있는 구조를 이루는데욥 

이러한 각각의 뉴런에는 다음 뉴런으로 정보 전달여부를 결정하는 활성화함수(activation function)이 존재합니다

이러한 활성화함수에는 다양한 종류가 존재하는데요

오늘은 특히 2진분류(binary)의 활성화 함수로 linear regression 보다 logistic regression 함수가 선호되는 이유와 logstic 함수에서 최적의 파라미터(매개변수)를 찾는 방법에 대해 알아보겠습니다!!

 

총 2가지 part로 나뉘는데요

part1 -> Linear regression보다 Logistic regression 함수가 선호되는 이유

part2 -> logistic 함수에서 최적의 파라미터(매개변수) 찾기 (MLE방법, gradient acsent 방법)