ML lec 6-1 - Softmax Regression: 기본 개념 소개

Multinaomial classification

x1(hours)	x2(attendance)	y(grade)
10	5	A
9	5	A
3	2	B
2	4	B
11	1	C

좌표 평면에 그려보면 다음과 같다. 등급별로 나누기 위해서 Multinomial classification를 해야 한다. 이전에 배웠던 binary classification을 가지고 Multinomial classification을 할 수 있다.

 

 A or A not, B or B not, C or C not으로 나눌 수 있다.

 

 다음과 같은 행렬 연산으로 나타낼 수 있다.

 

 하나의 행렬로 합치면 다음과 같이 표현할 수 있다. 하나의 벡터로 처리하게 되면 한 번의 계산이 가능하고 독립된 classification처럼 동작을 하게 된다.