728x90 반응형 대학원2 인공지능 대학원 및 스타트업 면접 예상 질문 H대 대학원 로지스틱 회귀란? 언제 로지스틱 회귀를 사용할 수 있을까? 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 이름은 회귀라고 붙어있지만, 실제로는 이진 분류(Binary Classification)를 위한 지도 학습 알고리즘입니다. 로지스틱 회귀는 선형 회귀와는 다르게 이진 분류를 위한 확률을 추정하는 모델로 사용됩니다. 로지스틱 회귀는 입력 특성의 가중치 합을 로지스틱 함수 또는 시그모이드 함수를 통과시켜 0과 1 사이의 값으로 변환하여 해당 클래스에 속할 확률을 추정합니다. 이를 통해 데이터를 분류합니다. 로지스틱 회귀는 다음과 같은 경우에 사용될 수 있습니다: 이진 분류 문제: 두 개의 클래스 중 하나를 예측하는 문제에서 사용됩니다. 예를 들어, 스팸 메일 여부, 질병 발병 여부 등.. 2023. 12. 16. 인공지능 대학원, 스타트업 면접 기출 문제 준비 1. Rank(계수)가 무엇입니까? rank란 열 공간(Column space)의 차원(Dimension) 열 공간(Column space)란 행렬의 컬럼(Column)들이 Span하는 space를 의미합니다. 정리: 매트릭스의 Rank란 매트릭스의 열을 이루고 있는 벡터들로 만들 수 있는 공간(span)의 차원이다. 그리고 rank는 열 공간(Column space)의 차원(Dimension)이기도 하지만 행 공간(Row space)의 차원(Dimension)과도 똑같습니다. Span : - 주어진 벡터들의 조합(합, 차 등)으로 만들 수 있는 가능한 모든 벡터의 집합. 즉, 공간이다. 사용하는 벡터에 따라 모든 공간을 채울 수도, 부분적인 공간만 채울 수도 있다. - Linear Combination.. 2023. 1. 18. 이전 1 다음 728x90 반응형
