논리 회귀 Logistic regression 출력값이 불연속적으로 이진 클래스(Binary class)로 나누어질때 이진 논리 회귀(Binary logistic regression)를 사용하여 해결할 수 있다. 출력값이 0과 1사이의 숫자로 나타낼 수 있게 된다. 이러한 S-커브를 함수로 표현해낸 것이 바로 Logistic function 이고, 딥러닝에서는 시그모이드 함수(Sigmoid function) 라고 부른다. x(입력)가 음수 방향으로 갈 수록 y(출력)가 0에 가까워지고, x(입력)가 양수 방향으로 갈 수록 y(출력)가 1에 가까워진다. 즉 시그모이드 함수를 통과하면 0 에서 1 사이 값이 나온다. 이진논리회귀의 가설 Binary logistic regression hypothesis 논리..
