나혼자 공부장

- Linear regression과는 달리 0~1 내에서 값이 결정될 때 Logistic regression이라 칭한다. - hypothesis의 그래프는 로그함수의 형태를 지니고, sigmoid라 불린다. - Linear 때 처럼 그대로 Gradient descent 알고리즘을 적용하면 예쁜 포물선 형태가 나오지 않고 로그함수 때문에 쭈글쭈글해지기 때문에, 최소값이 다르게 나오므로 적절하지 않다. - 따라서 위 cost 함수와 같이 변형된 식이 요구된다. import tensorflow as tf x_data=[[1,2],[2,3],[3,1],[4,3],[5,3],[6,2]] y_data=[[0],[0],[0],[1],[1],[1]] X=tf.placeholder(tf.float32, shape=[N..