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PyTorch를 활용한 로지스틱회귀¶ 로지스틱회귀는 주어진 데이터를 0이나 1값으로 분류하는 선형 분류 모델이다. In [176]: import torch from torch import autograd, nn, optim import torch.nn.functional as F import numpy as np In [177]: lin = lambda a, b, x : a*x + b def gen_fake_data(n, a, b): x = np.random.uniform(-20, 20, (n, 2)) x2_hat = lin(a,b, x[:,0]) y = x[:,1] > x2_hat return x, y.astype(int) # 분류문제에 맞는 가짜 데이터를 생성한다 x, y = gen_fake_data..

머신러닝 본 포스팅은 Andrew Ng교수의 Machine Learning 코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/machine-learning 분류문제 X를 입력데이터, Y를 출력이라고 할 때, Y가 이산의 값인 문제를 분류문제라고 한다. 다음과 같은 예제들이 있다: 이메일이 스팸인지 아닌지 분류 온라인 거래가 사기인지 아닌지 분류 종양이 악성인지 양성인지 분류 이런 분류문제에서는 y값이 1이면 Positive, 0 이면 Negative로 분류하게 된다. 유방암예제) 악성종양예제를 살펴보자 위 데이터셋에 대한 출력값은 0/1로 나뉜다. 이런 데이터셋에서는, 회귀문제와 같이 데이터셋과 알맞는 직선을 그리면 안된다. 이런 문제를 푸는 방법은, 어떠한 임계값..