シグモイド関数 - 大人になってからの再学習
■シグモイド関数の数式表現 シグモイド関数（標準形）は次の式で表される。 ■シグモイド関数の形 グラフは次のような形。 xの値が大きくなると値が1に近づく（分母が1に近づくので） xの値が小さくなると値が0に近づく（分母が∞に近づくので） xが0の時に値は1/2になる。 下図に示すステップ関数（step function）を滑らかにしたものであると見なすことができる。 ■シグモイド関数の性質 微分が自分自身の関数（シグモイド関数）を使って簡単に表現できる。 一階微分はS'(x)=S(x)(1-S(x))で表現される。 ■応用 ニューラルネットワークでの、入力に対する応答を表現する関数として用いられる。 ニューラルネットワークの学習において、この関数の微分が用いられるので、微分が容易に求まるシグモイド関数が便利。 ■参考 ・Artificial Neural Networks/Activat
HELLO CYBERNETICS
はじめに 誰向けか 顧客や自身の部下などにデータサイエンスを説明をしなければならない立場の人 機械学習のアルゴリズムには詳しいけどビジネス貢献ってどうやってやるの？という人 データサイエンスのプロジェクトを管理する人 機械学習やデータサイエンスをこれから始める人 感想 はじめに 下記の書籍を以前（結構時間が経ってしまいました）高柳さんから頂いていましたので感想を書きたいと思います。 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋 作者:高柳 慎一,長田 怜士技術評論社Amazon 遅くなった言い訳としては、「個人としては多くの内容が既知であったこと」が挙げられるのですが、この書籍に書かれている内容が未知であるかあやふやな人にとっては当然非常に有用になっています。そして、何よりもその伝え方（書かれ方）が今になって素晴らしいと実感できたためこのタイミングで書くこととしました。 誰向けか
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