Classification

값을 알려주는 선형회귀와는 달리 clasiification은 분류(0, 1)을 보여준다. 

예를들어서, 스팸 매일 , 유튜브의 알고리즘 같은 예가 있다.

당신들이 좋아하는 것만 보여주는 유튜브 이것이 classification을 이용한 것이다.

 

0.1 encoding -> classification ,,,,,, 알아 보자.

classification이 linear regression 의 개념을 이용했다.????

어느 정도 맞는 말이다....... 하지만 선형 회귀로는 문제점이 발생한다.

H(x)  =Wx +b라는 선형 회귀가 편하긴 하지만 0,1로 이루어진 결과가 편하고 그것이 편리하다.;

(H(x)의 값이 너무 커져서 불편하다.)

그런데 여기서 재미있는   함수를 발견하게 된다.

 

 그것이 바로 sigmoid이다

H(x)의 값이 1이 넘지 않는 함수이다. 이제 cost는 어덯게 생겼을까