[G1-Sync] Manual knowledge update

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

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 id: ML-LOG-REG-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [machine-learning, logistic-regression, classification, supervised-learning, sigmoid]
+tags: [machine-learning, [[Logistic-Regression]], classification, [[Supervised-Learning]], sigmoid]
 last_reinforced: 2026-04-26
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@@ -16,7 +16,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **핵심 요소:**
     - **Sigmoid Function:** 어떤 실수값이든 0과 1 사이로 압축하는 비선형 함수.
     - **Decision Boundary:** 확률 0.5를 기준으로 클래스를 가르는 경계선.
-    - **Binary Cross-Entropy Loss:** 예측 확률과 실제 레이블 사이의 오차를 측정하는 손실 함수.
+    - **Binary [[Cross-Entropy Loss]]:** 예측 확률과 실제 레이블 사이의 오차를 측정하는 손실 함수.
 - **의의:** 스팸 메일 분류, 질병 유무 판별 등 수많은 이진 분류 문제의 표준 모델이며, 딥러닝 뉴런의 동작 원리를 이해하는 핵심 가교 역할.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
@@ -24,5 +24,5 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **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]]
+- [[Linear-Regression-Mastery]], [[Deep-Learning]]-Foundations, [[Loss-Functions-Foundations]], [[Supervised-Learning-Foundations]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Logistic-Regression-Foundations.md