Binary Classification

• Logistic regression is an algorithm for binary classification

: 로지스틱 회귀분석은 이항 분류를 위한 알고리즘이다.

 

• Binary Classifiaction은 어떤 Input값이 있을 때 Output 값으로 1 또는 0 값을 가지도록 한다.

 

X -> Y ( 1 or 0 )

 

• Single training example = (x, y),  x ∈ lRnx , y ∈ {0, 1}

( x : x-dimensional feature vector, y : Label 0 or 1),  

 

• First training example = (x(1),  y(1)) and second training example = (x(2),  y(2)) ... last (x(m),  y(m))

(m = number of training samples or number of train examples)

 

• M =  M train

 

• X = Matrix (Traing set의 inputs (x(1), x(2)... x(m)) 을 가지는 행렬)

즉, x(1)은 X 행렬의 첫번째 열이고 x(m)은 m 번째 열을 의미한다.

 

• nx = Height of matrix X (X 행렬의 높이 값)

 

• X is a nx by m dimensional matrix ( = X.shape in Python / X.shape = (nx, m) )

 

X ∈ lRnx * m









 

• Y is a 1 by m matrix (Y.shape = (1, m) )

 

Y ∈ lR1 * m

 

Y = [ y(1), y(2) , ... , y(m) ]