FedTensor

  • 홈
  • 태그
  • 방명록

2025/10/19 1

로지스틱 회귀: 오즈, 로짓 함수, 로지스틱 함수의 관계

오즈, 로짓 함수, 로지스틱 함수는 로지스틱 회귀가 선형 모델의 결과를 (0, 1) 사이의 확률로 어떻게 변환하는지를 보여주는 중요한 요소들입니다.1. 오즈 (Odds)오즈는 어떤 사건이 일어날 확률을 일어나지 않을 확률로 나눈 값입니다. 확률과 비슷한 개념이지만, 표현 방식이 다릅니다.확률 ($p$): 전체 시도 중 특정 사건이 일어날 비율 (0과 1 사이의 값)오즈: 성공 확률과 실패 확률의 비율 (0과 무한대 사이의 값)수식으로 표현하면 다음과 같습니다.$$\text{Odds} = \frac{p}{1-p}$$여기서 $p$는 사건이 일어날 확률입니다. 예시어떤 팀의 경기 승리 확률($p$)이 80% (0.8)라고 가정해 보겠습니다.승리하지 못할 확률($1-p$)은 20% (0.2)입니다.이때 오즈는 ..

데이터 분석/회귀 분석 2025.10.19
이전
1
다음
더보기
프로필사진

FedTensor

데이터의 보호와 활용 - 천천히, 제대로

  • 분류 전체보기 (127) N
    • 뇌과학 (14)
      • 뇌 가소성 (8)
      • 뇌 신경망 (4)
      • 의식 (2)
    • 인공지능 (29)
      • 신경망 이해 (6)
      • 트랜스포머 이해 (6)
      • BERT 계열 이해 (4)
      • GPT 계열 이해 (1)
      • 이미지 분류 (3)
      • 객체 탐지 및 추적 (1)
      • 평가지표 (3)
      • 모델 보안 (5)
    • 연합학습 (27)
      • 사이버 보안 (9)
      • 안전한 집계 (4)
      • 추론 성능 (6)
      • 구축 방안 (8)
    • 개인정보보호 강화 기술 (14)
      • PETs (1)
      • 타원 곡선 암호 (0)
      • 보안 다자간 계산 (6)
      • 영지식 증명 (0)
      • 차등 정보보호 (7)
    • 정보량과 엔트로피 (0)
    • 데이터 분석 (15)
      • 회귀 분석 (8)
      • 차원 축소 (2)
      • 가설 검정 (2)
      • 연관 분석 (1)
      • 시각화 (2)
    • 수학 (20) N
      • 베이지안 추론 (6)
      • 선형대수학 (2)
      • 확률과 통계 (3)
      • 푸아송 과정과 확률 분포 (7)
      • 암호학을 위한 수학 (2) N
    • 물리 (8)
      • 고전역학 (4)
      • 상대성 이론 (3)
      • 양자역학 (1)

Tag

트랜스포머, 인접데이터셋, non-iid, 데이터분석, 전역민감도, 뇌가소성, 차등정보보호, map, 기억, 사이버보안, 로지스틱회귀, 연합학습, 지수분포, 베이지안추론, secagg+, 경사하강법, 비밀공유, 신경세포, 이질적데이터, 푸아송분포, 개인정보보호, 최소작용의원리, 프라이버시, 안전한집계, 감마분포, 학습, smpc, 차분프라이버시, 보안다자간계산, 신경망,

최근글과 인기글

  • 최근글
  • 인기글

최근댓글

공지사항

페이스북 트위터 플러그인

  • Facebook
  • Twitter

Archives

Calendar

«   2025/10   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25
26 27 28 29 30 31

방문자수Total

  • Today :
  • Yesterday :

Copyright © Kakao Corp. All rights reserved.

티스토리툴바