요즘 딥러닝과 머신러닝을 하면서 선형회귀와 로지스틱 회귀에 관해 좀 더 깊이 이해하려고 노력하고 있어요. 이해하면서 작성한 내용을가볍게 글로 정리해서 공유해보려 합니다. 물론 정리하면서 저 스스로도 도움이 되구요. 부족하지만 가볍게 읽어주세요. 머신러닝에서 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 분류 문제를 해결하는 데 자주 사용됩니다. 로지스틱 회귀의 핵심은 이진 분류 문제를 풀기 위한 예측값을 제공하는 것입니다. 하지만 로지스틱 회귀 모델을 학습시키기 위해서는 '손실 함수'가 중요한 역할을 합니다. 그중에서도 크로스엔트로피(Cross-Entropy) 손실 함수는 로지스틱 회귀에서 가장 많이 사용되는 손실 함수 중 하나입니다. 이번 글에서는 로지스틱 회귀와 크로스엔트로피 손실 함수에 대..