[머신러닝 - Tensorflow] Lec-12 Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression)

1.Logistic Regression 

Logistic Regression 의 기본 개념

=> 위의 그림 설명 A , B가 있다고 하였을 경우 그 두개의 그래프에서 두개의 A,B를 구분하는 선을 찾는것이다.

2. Multinomial Classfication 

C or not / B or not / A or not  의 경우로 나누어서 생각 할 수 있다. X라는 값이 들어왔을때 A,B,C의 값을 판별해낼 수 있다는것을 알면 된다.

classfication을 구현할 수 있는데, matrix형태로 바꿀 수 있는데, 이런형식은 너무 값이 많아지고 표현하기가 어려워 진다. 

이것을 어떻게 처리 할 수 있을까?

하나의 벡터로 처리하게 되면 한번에 계산이 가능하다. 3개의 A,b,C의 값들이 독립적으로 동작되게 된다.

여기서 sigmoid 함수를 사용하여 간단하게 표현할 수 있다.

3. Where is sigmoid?

이렇게 sigmoid함수를 사용하여 표현이 가능하다.