Logistic Classification on TensorFlow

Linear Regression 에서 Cost Function 은 부드러운 2차원 곡선을 그리기에 Cost Function 최소값을 손쉽게 구할수 있는 반면 Logistic Regression 에서 Cost Function 은 울퉁불퉁한 형태를 띈다. 그래서 이런 울퉁불퉁한 곡선을 부드럽게 잡아줄 수 있는 log 를 적용한 후에 GradientDescentOptimizer를 적용하여야 Cost   Function 의 최소값을 용이하게 구현할 수 있다.

아래는 Logistic Regression 에서의 Hypothesis Function 과 Cost Function 이다. 

위의 예제를 코딩을하고 그 결과값은 아래와 같다.

데이터 값이 적지만, 정확성은 1을 나타내고 있다.

-Reference-

https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll/