Lec 6-1 Softmax Regression 기본개념 https://www.youtube.com/watch?v=MFAnsx1y9ZI복습H(x) = WX 와 같이 Linear Regression으로부터 출발한다. 그러나, 이런 $WX$ 형태의 단점은, 출력이 $-\infty \lt H_L(x) \lt~\infty$ 이므로, 0이냐 1이냐를 고르는 문제에서는 적합하지 않다.그래서 $z = H_L (X)$라고 놓고, 이 값을 0부터 1로 압축할 수 있는 $g(z)$ 함수를 사용하여 해결한다. 이에 가장 적합한 $g(x)$는 sigmoid라고 하는 $g(z) = \frac {1}{1+e^{-z}}$ 이다. 이를 적용했을 때의 Hypothesis는 $H_R (X) = g(H_L (X))$ 가 된다.수식이 많아..
