[ML] 소프트맥스 회귀 (Softmax Regression)
다중 분류(Multi Classification) 문제에서 많이 사용되는 소프트맥스 회귀에 대해 알아보자. 원-핫 인코딩 (One-hot encoding) 원-핫 인코딩이란, 범주형(category) 변수를 binary 하게 표현한 것이다. 선택해야 하는 선택지의 개수만큼의 차원을 가지며, 선택지의 인덱스에 해당하는 원소에는 1, 나머지 원소는 0의 값을 가지도록 하는 표현 방법이다. 원-핫 인코딩으로 표현된 벡터를 원-핫 벡터(one-hot vector)라고 한다. ex. 0~9의 정수를 원-핫 인코딩으로 표현하면 0 = [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0] , 5 = [0,0,0,0,0,1,0,0,0,0] 가 된다. 원-핫 인코딩의 특징 : 무작위성 원-핫 인코딩으로 나타낸 레이블은 모든 쌍에 대해..
