로지스틱 회귀 모델 (1) 썸네일형 리스트형 로지스틱 회귀 모델 로지스틱 회귀 모델로지스틱 회귀 모델을 이해하기 위해 경사 하강법과 컨벡스 함수 개념을 먼저 알아보자경사하강법주어진 비용 함수의 지역 최솟값이나 전역 최솟값을 구하는 것은 수학적 최적화 과정 중 하나인데, 경사 하강법은 이 과정을 수행하는 방법의 하나이다.넚은 의미에서 경사하강법은 경사 혹은 그래이디언트의 역방향으로 입력값을 차례대로 이동하며 최소의 목푯값을 달성하는 모든 방법을 의미.경사하강법 종류로는 최대하강법, 뉴턴법, BFGS 등 여러 알고리즘이 있다.최대하강법이중 가장 간단한 최대하강법임으로 이를 알아보면이터레이션마다 해당 점의 그레이디언트를 구하고 그 역방향으로 그레이디언트의 상수 배만큼 좌표를 이동하며 지역 최솟값을 찾는 최적화 알고리즘구현하기함수 f(x)=x^2 을 최대하강법으로 구현함수를.. 이전 1 다음
