코딩일기

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 Andrew Ng 교수님의 유튜브 Logistic Regression Gradient Descent (C1W2L09) 강의 중 아래 노란색으로 마킹한 부분이 이해가 되지 않아서 깊게 파보았습니다. 먼저 da에 대해서 수식을 풀어서 기재해 보겠습니다. $$ 'da = -\frac{yloga + (1-y)log(1-a)}{da}$$ 여기에서 $loga$에 지수 e가 생략되어 있기에 $lna$라고 생각하시면 됩니다. 먼저 결론부터 말씀을 드리면, $lna$를 미분하게 되면 $\frac{1}{a}$ 이고, $ln(1-a)$를 미분하게 되면 $\frac{1}{1-a}$ 이 됩니다. 그렇기에 아래와 같은 식으로 변경될 수 있는 것입니다. $$ 'da = -\frac{y}{a} + \..