로짓 썸네일형 리스트형 [머신러닝] Categorical distribution 범주형 다항분포 캐빈머피 다시금 캐빈머피의 머신러닝 공부를 시작하였습니다. 데이터 사이언티스트 직군의 특성상 공부를 게을리 하면 안되기 때문에 힘들다가도 살아있음을 느끼다가도 재밌다가도 다시 힘들기도 합니다. 그러나 이 과정을 이겨낸다면 뿌듯해지죠. 열심히 해봅시다. Categorical distribution은 이산확률 변수입니다. 위의 (2.88)의 수식이 다소 복잡하게 느껴질수 있으나, • y는 확률 변수, 1부터 C까지 카테고리를 나타냄. • Theta 는 각 클래스에 대한 매개변수 (확률) 이므로 theta c 는 클래스에 대한 확률 • I 는 Indicator function (지시함수) 요정도만 짚고 넘어갑니다. 그 다음 우리가 이제 범주형 분포로 사용하기 시작하는 것은 바로 softmax 함수입니다 여기서 a 는 .. 더보기 이전 1 다음
