23) logistic 함수의 출력 값 범위는 어디부터 어디까지입니까?
A) 0부터 1까지
B) -1부터 1까지
C) 0부터 무한대까지
D) -무한대부터 무한대까지

 

Ans. A)


24) 다음 중 softmax함수의 주된 사용 목적은 무엇입니까?
A) 이진 분류
B) 다중 클래스 분류
C) 회귀 분석
D) 특성 스케일링

 

Ans. B)


26) softmax함수의 출력하는 값들의 특징은?
A) 각 출력 값은 독립적입니다.
B) 모든 출력 값의 합은 1입니다.
C) 출력 값은 모두 음수입니다.
D) 각 출력 값은 입력 값에 직접 비례합니다.

 

Ans. B)


2022.06.06 - [Computer] - [ML] Logit에서 Logistic Function.

 

[ML] Logit에서 Logistic Function.

Logistic FunctionLogistic function은일종의 연속변수에 해당하는 "raw score"(정확히는 logit score)을 probability로 바꾸어주는 함수임: output이 0에서 1사이의 real number.미분가능!더보기Binary classification에서 True

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2022.05.12 - [...] - [ML] Softmax function

 

[ML] Softmax function

Softmax 함수란? ML 에서 multiclass classification을 수행하는 모델의 최종 output을 출력하는 activation함수로 사용되는 함수. Softmax regression (=multinomial logistic regression)에서 사용됨. Logistic Function의 Generalizati

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2022.06.06 - [Computer/ETC] - [ML] From softmax to logistic function.

 

[ML] From softmax to logistic function.

Softmax function은 Logistic function의 generic form 즉 일반형이라고 할 수 있음. 달리 말하면, Logistic function은 Softmax function에서 class의 수가 2인 특별한 경우에 해당함. 우선 softmax function은 다음과 같음. $$\s

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https://dsaint31.me/mkdocs_site/ML/ch02/ml_cls_types/

 

BME228

The Types of Classification Multiclass Classification Multinomial Classification이라고도 불림. Binary Classification 의 generalization으로 한 sample에 하나의 label값이 주어지지만, 해당 label값의 종류가 여러 class인 경우를

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