[section_5] Logistic (Regression) Classification

Classification

• 분류로서 몇가지 선택지로 분류하는 것을 의미한다.
      - 예시 : 스팸 메일 인지 아닌지
                  신용 카드 사용이 소유자의 패턴인지 도용자의 패턴인지
                  유튜브에 동영상이 계정 사용자가 좋아하는 내용인지 아닌지

Linear Regression vs Logistic Regression

• 우선 Hypothesis를 비교하면 다음과 같다.
•  Logistic Regression의 경우 0과 1 사이에서 H(x)값이 나온다.
• 이런 0 ~ 사이의 값이 나오는 H(X)를 Sigmoid라고 한다.

	Linear Regression	Logistic Regression
식
H(X) 그래프

• 이를 기존에 배운 Cost 함수에 넣게되면
  

	Linear Regression	Logistic Regression
그래프

• 다음과 같이 울퉁불퉁한 Cost 그래프를 얻게 되고 이는 기존의 Gradient decent algorithm을 적용할 수 없게 되기때문에
  Log를 이용하여 Logistic 그래프를 Linear 그래프와 같이 만들어줍니다.

• 이후의 w의 경우 동일하게 구하면 됩니다.
  

• 코드로 표현하면 다음과 같습니다.

cost = -tf.reduce_mean(Y * tf.log(hypothesis) + (1 - Y) * tf.log(1 - hypothesis)