선형모델,linear_model in RRWiki

이유는 linear regression 식은

$\displaystyle w_1x_1+w_2x_2+\ldots+w_nx_n=y$ (w_n: 계수,coefficient: 가중값,weight)

이렇게 선형이다.
그런데 logistic regression은 여기에 시그모이드함수,sigmoid_function를 하나 더하기 때문에

$\displaystyle w_1x_1+w_2x_2+\ldots+w_nx_n=y \rightarrow \text{(sigmoid function)} \rightarrow z$
$\displaystyle z=\frac1{1+e^{-y}}$

선형이 아님.
i.e. logistic regression model은 nonlinear model이다.

따라서 일반적인 심층학습,deep_learning도 마찬가지임.

// from ㅎㅈ 3-1 6m
{
모집단,population 에서의 실제 $\displaystyle f()$ 가 선형성,linearity을 갖고 있다고 가정

선형회귀,linear_regression 모델: 회귀,regression 문제에 적용 // linear_model / linear_regression_model
로지스틱회귀,logistic_regression 모델: 분류,classification 문제에 적용 // logistic_model / logistic_regression_model

}