머신러닝으로 은하의 이상 마이크로파 방출 찾기: 로지스틱 회귀로 관측 후보 좁히기
버지니아대 박사과정 연구자가 은하에서 드물게만 확인된 이상 마이크로파 방출을 머신러닝으로 예측하는 연구 계획을 소개했다. 전파 스펙트럼과 적외선 관측을 입력으로 확률을 매겨, 귀한 망원경 시간을 어디에 쓸지 고르는 방식이다.
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로지스틱회귀 최신 뉴스와 핵심 해설
로지스틱회귀 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 6편을 최신순으로 모았습니다.
오즈와 확률의 차이, 베이즈 규칙·로지스틱 회귀·오즈비가 모두 비율 눈금을 택한 이유
확률과 오즈는 같은 믿음을 다르게 적은 것이지만 분모가 다르다. 분모가 함께 움직이는 오즈에서 베이즈 규칙은 곱셈이 되고, 로그를 씌우면 증거 한 조각의 값어치가 언제나 같은 크기로 보인다는 점을 짚는 해설이다.
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스탠퍼드 CS229 3강 정리: 최대우도로 다시 보는 최소제곱과 로지스틱 회귀
스탠퍼드 CS229 3강은 최소제곱을 확률 모델로 다시 세우고 같은 원리로 로지스틱 회귀를 끌어낸다. 뉴턴법과 SGD의 비용 차이까지 강의 내용을 정리했다.
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생성 모델 vs 판별 모델 차이 — 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀로 이해하기
같은 분류 문제라도 세상 전체를 학습하는 생성 모델과 경계선만 긋는 판별 모델은 근본이 다르다. 데이터 양에 따라 승자가 바뀌는 이유를 쉽게 풀었다.
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인공신경망 쉬운 설명: 로지스틱 회귀, 은닉층, 경사하강으로 이해하기
전립선암 예측 예제로 인공신경망을 단계별로 풀어낸다. 은닉층 없는 단순 신경망이 로지스틱 회귀와 같아지는 이유, 최소제곱과 경사하강, 그리고 은닉층이 비선형 데이터를 분류하는 원리를 통계 관점에서 설명한다.
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로지스틱 회귀 쉽게 이해하기: 선형 회귀와의 차이, S자 곡선과 확률, 최대우도 추정까지 정리
연속적인 값을 예측하는 선형 회귀와 달리, 로지스틱 회귀는 참인지 거짓인지를 가르는 분류에 쓰인다. 데이터에 맞추는 S자 곡선과 확률, 잔차 없이 곡선을 찾는 최대우도 추정의 원리까지 일상적인 비유로 차근차근 풀어봤다.
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