Logistic regression

개념 : 2개의 Input에 대한 분류를 담당하는 모델이 Logistic regression model 이라 한다.

# 여기서 왜 w = [-4, 2] 만 적용하는거지? 왜 w를 업데이트 안하는거야? 샘플을 한 번 적용하고 w계수를 업데이트해야할 것 같은데

# 이 과정은 본래 Training_set으로 훈련시킨 뒤 그 훈련시킨 w 계수를 가지고 testing_set을 집어 넣어 구한 뒤 accuracy를 구해서

# 오차를 구하는 과정

source 는 svn

### 중요 ###

로지스틱 회귀도 결국 

x1, x2에 대해 w1,w2가 더해져 y를 예측하고 분류하는 알고리즘이다.

이는 결국 Neural Network의 알고리즘과 일치하고    P(t = 1 | x, w)  -> y = a (x * wT)      a = logistic func 이 공식이 둘 다 적용됨.

왜냐면 기본원리는 둘 다 똑같으니

거기다가 Logistic cost func을 구하는 것도 Neural network 와 관련이 있는 것이다. 왜냐? 둘 다 기본 원리가 똑같기 때문에

# Question 

Logistic Func 의 Cost func이 어떤 배경으로 나오게 되있는가?