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Neural Network은 자식새끼 알아서 크라고 냅두는 시골 엄마다 계속 핫한 숯같은 딥러닝, 그 기초 개념인 neural network을 알아보려고 한다. Neural network에 대해서 이래 저래 인터넷을 찾아봐도 잘 모르겠어서, 차근차근 ESL을 통해 neural network를 알아가는 과정을 기록했다. Engineering 입장에서가 아닌 stat/math 입장에서 저술한 책으로, 좋은 평가를 받은 책으로 알고 있기 때문에, 출처는 믿을만 하다고 본다. Supervised learning의 기본적인 개념 안에서 neural network를 설명할 수 있는 가장 기초적인 방법들부터 그 의미를 풀어나가고자 하는 것이 주 목적이다. 여기서 언급하는 각각의 방법론에 대한 설명은 각종 이론서에 굉..

결론부터 결론 먼저 말하자면 logistic regression이 제공하는 decision boundary가 linear하기 때문에 linear method로 분류된다. Linear regression처럼 linear equation을 풀지는 않지만, 그보다 훨씬 복잡한 계산 과정을 통했더라도 좌우지간 linear decision boundary를 제공하기 때문인 것이다. Logistic regression은 linear regression이 해주는 것보다 더욱 이치에 맞는 결과를 내 주는데, 왜냐하면 logistic regression은 확률의 성질을 linear regression보다 더 잘 지킬 수 있도록 보완된 것이기 때문이다. 본문은 이제 결론이 첫 문장에 나와서 놀랐을 수도 있겠지만, 본래 J..