히비스서커스의 블로그

※이 내용들은 (KAIST Open Online Course)의 인공지능 및 기계학습 개론 1 Chap. 4강 내용을 기반으로 재구성하였음을 먼저 밝힙니다.※ 저번 시간에 이어 이번에는 Sigmoid function 중 하나인 Logistic Function에 관하여 알아보자. 먼저 Sigmoid function이 가지는 특징에 대하여 살펴보면 경계를 가진다. 차별화할 수 있다. (부드럽게 되어 있어) 실제 함수이다. 모든 실제 입력값에 대해 정의된다. x들은 -에서 +에 되어 있고 combine되어 있어야 한다. 양의 미분값을 가진다. (증가함수여야 한다.) Logistic Function 은 결과값이 0과 1 사이의 값을 가지는 함수이다. Logistic Function의 역함수는 Logit Func..

※이 내용들은 (KAIST Open Online Course)의 인공지능 및 기계학습 개론 1 Chap. 4강 내용을 기반으로 재구성하였음을 먼저 밝힙니다.※ 저번 시간에 살펴본 Opitmal Classification model에 대해 다시 살펴보자. X의 특정 포인트 $X_1$에서의 Y의 값은 T라는 Class를 가질 때 확률이 a(> 0.5)라고 하자. 이때 Y의 값이 나머지 F라는 Class를 가질 때의 확률은 1-a( 0.5이므로) F라고도 분류할 수 있는 것(1-a < 0.5 인 것이지 확률이 0이기 아니기 때문)이다. 이제 실선의 Classifier와 점선의 Class..