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regression 2

Multi-class와 Multi-label classificiation, 분포가 다른 Output들

딥러닝 연구를 하다보니, 다양한 task를 수행하게 된다. 그 중, 딥러닝을 자주 씀에도 불구하고 내게 조금 헷갈렸던 task가 있는데, 바로 Multi-class와 Multi-label 이다. 쉽고 기본적인 내용같지만, Label의 형태에 따라서 매우 복잡한 문제가 될 수도 있다. 이 글에서는 Multi-label을 예측하는 문제에서, Output이 어떤 것은 Regression을 해야하고, 어떤 것은 classification을 수행해야 할 때를 위해 내가 정리하는 글이다. 1. Bianry classification - Sigmoid 일단 binary classification은, Logistic regression과 동일한 task로 간단한 sigmoid로 쉽게 해결할 수 있다. Sigmoid는 ..

R을 이용한 기본 Linear regression 선형회귀

/* * http://sosal.tistory.com/ * made by so_Sal */ - '선형회귀' 란 무엇인가? - 데이터 준비 - 선형 회기모델로 최적선 구하기 - 선형회귀 결과해석 및 단순 예측 - 분산분석 - 신뢰구간과 예측 - '선형회귀' 란 무엇인가? - (X1, X2, …, Xn)을 n차원의 확률 변수로 하여 조건부 기댓값 - 하나의 설명 변수에 기반한 경우에는 단순선형회귀, 둘 이상의 복수의 설명 변수에 기반한 경우에는 다중선형회귀라고 한다. [네이버 지식백과] 선형 회귀 분석 [linear regression] 단순 선형회귀를 기준으로 y = ax + b 라는 회귀 함수 (회귀 곡선) 를 구하여 독립변수(x)에 따른 종속변수(y)값을 예측하는 모델링이라고 할 수 있겠습니다. 간단하..

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