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..