728x90 결정경계1 [ML] 머신러닝 모델(퍼셉트론, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신) - 퍼셉트론(Perceptron) 여러 개의 입력을 받아 각각의 값에 가중치를 곱한 후, 모두 더한 것이 출력되는 모델 신경망이나 딥러닝의 뿌리가 되는 모델 선형 분리 불가능 문제에는 수렴하지 못함 - 로지스틱 회귀 : 분류를 확률로 생각하는 방식 퍼셉트론의 간단함은 유지된 채, 선형 분리 불가능한 문제에서도 적용 가능 어느 클래스에 분류 되는 지 구하는것 이를 구하기 위해 함수가 필요 → 로지스틱 시그모이드 함수(S자 모양) 시그모이드 함수 모양을 파이썬으로 구현 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 시그모이드 함수 정의 def sigmoid(z) : return 1.0 / (1.0 + np.exp(-z)) # exp : numpy의 지수함수 z.. 2021. 5. 11. 이전 1 다음 728x90
