코세라 딥러닝 특화과정 듣는데
로지스틱 회귀를 딥러닝에서 모델링하는 게 되게 생소하게 느껴짐

로지스틱 회귀 통계학 시간에 배울때는

log odds = b0 + b1 *x1 + b2* x2+ ...

이런 식으로 쓰고 결국 LSE 로 모수 추정하는데

경사하강법인가? 그거 써서 iteration 돌리는건 생소하다...

아는 개념이라 이해는 가는데 생소한 느낌..

LSE 쓰는거보다 경사하강법 쓰는게 더 좋은 이유가 있는거야?
아니면 초반 강의라 좀 짜치지만 로지스틱 회귀 예시를 든건가

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