머신 러닝 로지스틱 회귀

이 글은 머신러닝의 대표적인 알고리즘 중 하나인 로지스틱 회귀에 대해 설명합니다. 로지스틱 회귀는 합격/불합격, 정상 메일/스팸 메일과 같이 두 가지 선택지 중 하나를 결정하는 이진 분류(Binary Classification) 문제에 주로 사용됩니다.

글에서는 이진 분류 문제의 개념을 소개하고, 이를 해결하기 위한 핵심 함수인 시그모이드 함수(Sigmoid function)를 설명합니다. 시그모이드 함수는 0과 1 사이의 값을 가지며 S자 형태의 그래프를 그려 이진 분류 문제의 출력을 효과적으로 표현합니다.

또한, 로지스틱 회귀의 가설을 세우는 과정에서 가중치(w)와 편향(b)을 구하는 것이 중요함을 언급합니다.