적응선형뉴런 (1) 썸네일형 리스트형 퍼셉트론(Perceptron)과 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 로지스틱 회귀는 머신러닝과 통계 분석에서 이진 분류 문제를 해결하기 위해 널리 사용되는 기법이다. 오랜 역사를 지니고 있지만, 여전히 실무와 연구에서 중요한 역할을 한다. 로지스틱 회귀는 기본적으로 퍼셉트론 알고리즘의 발전 과정에서 탄생했다. 퍼셉트론(Perceptron) 알고리즘1957년 미국의 심리학자 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 제안한 알고리즘. 퍼셉트론 알고리즘은 신경 세포 뉴런과 유사하게 작동한다. 뉴런이 신호를 받고 임계치를 넘으면 다음 뉴런에 신호를 전달하는 것과 같이, 퍼셉트론은 입력받은 데이터로 값을 계산하고, 계단 함수(step function)를 이용하여 그 값이 임계치 이상이라면 참(True)을, 임계치 미만이라면 거짓(False)을 반환한다. 적응 선형 뉴.. 통계·머신러닝 2024. 9. 8. 12:20 이전 1 다음
