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
, x2
의 데이터로 y
를 예측
X
가 들어갔을 때 해당 데이터가 무슨 성적을 반환할지에 대한
3개의 독립적인 Classfier
가 필요
따라서 아래의 식이 3개 필요하다.
[w1w2w3]⎣⎢⎡x1x2x3⎦⎥⎤=[w1x2+w2x2+w3x3]
3개의 식을 독립적으로 계산하는 것은 복잡하기 때문에
하나의 행렬 곱셈식으로 합쳐서 이용
⎣⎢⎡wA1wB1wC1wA2wB2wC2wA3wB3wC3⎦⎥⎤⎣⎢⎡x1x2x3⎦⎥⎤=⎣⎢⎡wA1x1wB1x1wC1x1wA2x2wB2x2wC2x2wA3x3wB3x3wC3x3⎦⎥⎤=⎣⎢⎡yAyByC⎦⎥⎤=⎣⎢⎡HA(x)HB(x)HC(x)⎦⎥⎤