Multinomial 개념 소개

해당 게시물은 Edwith에서 제공하는
머신러닝과 딥러닝 BASIC을 듣고 요약 정리한 글입니다.


Multinomial classificcation

Training Data

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

x1, x2의 데이터로 y를 예측

X가 들어갔을 때 해당 데이터가 무슨 성적을 반환할지에 대한
3개의 독립적인 Classfier가 필요

따라서 아래의 식이 3개 필요하다.

3개의 식을 독립적으로 계산하는 것은 복잡하기 때문에
하나의 행렬 곱셈식으로 합쳐서 이용