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10_Wiki/Topics/AI/Logistic-Regression-Foundations.md

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 id: ML-LOG-REG-001
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 confidence_score: 1.0
 tags: [machine-learning, logistic-regression, classification, supervised-learning, sigmoid]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Logistic Regression Foundations (로지스틱 회귀 기초)]]
+# Logistic Regression Foundations (로지스틱 회귀 기초)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "세상의 모든 질문을 '예(1)' 혹은 '아니오(0)'의 확률로 변환하여, 모호함의 경계에 명확한 선을 그어라" — 선형 회귀의 출력값을 시그모이드(Sigmoid) 함수를 통해 0과 1 사이의 확률로 변환하여 이진 분류 문제를 해결하는 가장 기본적이고 강력한 알고리즘.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 특정 행동 수행 여부(Success/Fail)를 예측하는 가벼운 판단 모듈 설계 시, 연산 효율이 극대화된 로지스틱 회귀를 우선적으로 고려함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Linear-Regression-Mastery]], [[Deep-Learning-Foundations]], [[Loss-Functions-Foundations]], [[Supervised-Learning-Foundations]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Logistic-Regression-Foundations.md]]
+- [[Linear-Regression-Mastery]], Deep-Learning-Foundations, [[Loss-Functions-Foundations]], [[Supervised-Learning-Foundations]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Logistic-Regression-Foundations.md