Chapter 04 다양한 분류 알고리즘 . 이제부터 정신 차리고 따라가야 한다.. 최소한 이해라도 하려면 04-1 로지스틱 회귀 내가 라는 것을 처음 보게 된 것은 한 딥러닝 입문 책이었다. 그 책에서는 가장 먼저 선형 회귀를 앞세워 보여주면서 이어 로지스틱 회귀를 설명했다. 당시에는 전혀 이해되지 않았는데 사실 지금도 쉽게 이해되지 않는다. 로지스틱도 선형 회귀만큼 중요한가보다. 우리가 '분류'라는 작업을 할 때는 근거가 있어야 한다. 주로 그 근거는 각 데이터의 특성에서 따온다. 우리는 그 특성들이 얼마나 뚜렷한가의 차이로 분류한다. 즉, 확률로 표현할 수 있다. . 앞서 겪었듯 충분히 학습된 선형 회귀는 예측에 신뢰도가 높다. 각 데이터의 특성을 기준으로 패턴을 학습해 하나의 함수로 그룹을 만들 ..