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머신러닝 강의를 좀 듣다보면 Cost Function에 대한 이야기가 많이 나온다
Supervised Leaning에서 가장 중요한 개념은 train set을 통한 공식 도출이 아닐까 싶다
일반적으로 많은 부분( 분석 방법) 에 이 부분에 해당하는 것 같다.
일반적인 Gradient Decent ( 경사하강법 )을 활용할 때, W (weight)를 찾아가는 법 중에 가장 중요한 것은 기울기가 0되는 곳 까지 찾아가는 것이다.
전 구간에 대해서 연속 , 즉 미분가능한 구간이 나와야하지만, 그렇지 않은 경우에는 미분이 되지 않으므로 다른 공식이 필요하다
즉 미분이 되지 않는 구간에 대해 부드럽게 미분이 가능해 지도록 표현해 준다.
많이 쓰이는 것은 Logistic Regression을 활용하여, X값에 상관없이 0 혹은 1로 구분 ( classification )이 가능하다는 점이다.
다양한 부분에 쓰일 수 있는 함수라 생각한다. 실무에 좀 적용해봐야지;;
참고 URL
- http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=2feelus&logNo=220363930362&parentCategoryNo=&categoryNo=28&viewDate=&isShowPopularPosts=true&from=search
- http://roboticist.tistory.com/494
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