01 Logistic Regression 로지스틱 회귀(영어: logistic regression)는 영국의 통계학자인 D. R. Cox가 1958년에 제안한 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법이다. (출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/로지스틱_회귀) 머신러닝에서 로지스틱 회귀는 이진분류(binary classification) 문제를 해결하기 위한 모델입니다. ex) 스팸 메일 분류, 질병 양성/음성 분류, 신용카드 거래에서 정상 거래 및 이상 거래 분류 등... Sigmoid function을 이용하여 기본적으로 특정 Input data가 양성 class에 속할 확률을 계산 Sigmoid function의 정..

목차> 더보기 목차 01 인공지능이란? Artificial intelligence (AI) is intelligence demonstrated by machines, as opposed to the natural intelligence displayed by animals including humans. Leading AI textbooks define the field as the study of "intelligent agents": any system that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of achieving its goals. (original source : https://en.wikipedia.or..