[[선형모형,linear_model]]
ex.
[[선형회귀,linear_regression]] <- 선형모델임.
[[로지스틱회귀,logistic_regression]] <- 선형모델이 아님. [[비선형모델,nonlinear_model]]임.

이유는 linear regression 식은
 $w_1x_1+w_2x_2+\ldots+w_nx_n=y$ (w,,n,,: [[계수,coefficient]]: [[가중값,weight]])
이렇게 선형이다.
그런데 logistic regression은 여기에 [[시그모이드함수,sigmoid_function]]를 하나 더하기 때문에
 $w_1x_1+w_2x_2+\ldots+w_nx_n=y \rightarrow \text{(sigmoid function)} \rightarrow z$
 $z=\frac1{1+e^{-y}}$
선형이 아님.
i.e. logistic regression model은 nonlinear model이다.

따라서 일반적인 [[심층학습,deep_learning]]도 마찬가지임.

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// from ㅎㅈ 3-1 6m
{
[[모집단,population]] 에서의 실제  $f()$ 가 [[선형성,linearity]]을 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
}

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Up:
[[선형성,linearity]]
[[모델,model]] [[모형,model]]