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10_Wiki/Topics_Blog/Logistic-Regression.md

@@ -6,7 +6,7 @@ tags: [auto-reinforced, logistic-regression, classification, machine-learning, s
 last_reinforced: 2026-04-20
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-# [[Logistic-Regression]]
+# [[Logistic-Regression|Logistic-Regression]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "0 아니면 1, 그 사이의 선택: 결과가 수치가 아닌 '분류(예/아니오, 스팸/정상)'일 때, 입력값을 확률로 변환하여 어느 쪽 그룹에 속할지 명쾌하게 판정해 주는 가장 기초적이고 신뢰도 높은 머신러닝의 판사."
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 - **정책 변화(RL Update)**: 알고리즘의 투명성 정책이 강조됨에 따라, 딥러닝보다 작동 원리 파악이 쉬운 로지스틱 회귀를 의료나 금융 등 '설명 가능한 AI'가 필요한 영역 정책에서 여전히 강력히 권장함. (Explainable-AI (XAI)와 연결)
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Gradient-Descent]], [[Explainable-AI (XAI)]], [[Machine Learning (ML)]], Deep Learning (DL), [[Optimization]]
+- [[Gradient-Descent|Gradient-Descent]], [[Explainable-AI (XAI)|Explainable-AI (XAI)]], [[Machine Learning (ML)|Machine Learning (ML)]], Deep Learning (DL), [[Optimization|Optimization]]
 - **Modern Tech/Tools**: Scikit-learn (LogisticRegression), Sigmoid function, Maximum likelihood estimation.
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