일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- docker exec
- cs231n
- 기초확률론
- CellPin
- AIFFEL
- 프로그래머스
- cocre
- Multi-Resolution Networks for Semantic Segmentation in Whole Slide Images
- vscode
- WSSS
- 사회조사분석사2급
- Jupyter notebook
- docker attach
- GIT
- HookNet
- IVI
- airflow
- ssh
- 코크리
- 백신후원
- docker
- logistic regression
- 히비스서커스
- Decision Boundary
- 티스토리챌린지
- Pull Request
- numpy
- 오블완
- aiffel exploration
- 도커
Archives
- Today
- Total
목록logit function (1)
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..
Theory/Machine Learning
2021. 4. 10. 14:57