안녕하세요, 조교님. 

항상 좋은 답변에 감사드립니다.

4.2 강의 관련하여 질문드립니다.

logit function : y = log(p/1-p)

logistic function은 logit function과 역함수 관계이므로,

logistic function : x = log(y/1-y)

즉, 이 x가 sigmoid function의 graph 자체임

이 sigmoid 그래프의 모양을 x --> ax + b처럼 조정하여 변형시킬 수 있음

'a'값과 'b'값이 어떤 값이냐에 따라 sigmoid 그래프의 모양이 달라질 것이며, 그때마다 decision boundary 역시 달라질 것임.

최적의 decision boundary를 찾는 과정이 곧 error를 최소화 시키는 과정이므로 최적의 a와 b를 찾는 것이 중요

이 과정이 곧 최적화된 θ를 찾는 과정과 동일한 맥락이다.. 이러한 논리 흐름인 건가요?

제가 이해한 부분이 맞는지 잘 모르겠네요.

혹시 잘못된 부분이 있거나 논리에 어긋나는 부분이 있을 경우 지적해 주시면 감사하겠습니다.

감사합니다.