Kerasによる2クラスロジスティック回帰 - 人工知能に関する断創録

まずはもっとも簡単な2クラスロジスティック回帰モデルをKerasで書いてみる。前にTheanoでやった（2015/5/19）のをKerasで書き換えただけ。ロジスティック回帰は、回帰とつくけど分類のアルゴリズムで、隠れ層がなく、活性化関数にシグモイド関数を使ったニューラルネットとしてモデル化できる。 データは、PRMLの4章のex2data1 を使う。1列目と2列目がデータで3列目がクラスラベル（0または1の2クラス）。 ソースコード：ex2data1.py データのロードと正規化 データを読み込むライブラリにはpandasなどもあるが、ここではnumpy.genfromtxt()を使う。Xがデータで二次元データのリスト、tがラベルで0または1のリスト。 # load training data data = np.genfromtxt(os.path.join('data', 'ex2d