エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Scikit-learnによるロジスティック回帰
ロジスティック回帰 (logistic regression) は最もナイーブな機械学習法のひとつ.回帰と冠されているが... ロジスティック回帰 (logistic regression) は最もナイーブな機械学習法のひとつ.回帰と冠されているが基本的には分類問題に利用される.回帰に使うこともできる.ロジスティック関数,多くの場合,標準ロジスティック関数 (シグモイド関数) の値を学習の過程で計算するが,この値の大小によって分類結果を出力する.つまり,シグモイド関数の出力が0.5より大きい場合を正,それ以外の場合を負,みたいな感じで分類する.中身は単純パーセプトロンと完全に同じ. 学習させるデータの構造 以下のようなデータセットを考える.このデータセットでは,60次元 (アトリビュート) のインプットベクトルに対して0または1のスカラーの値が対応している.インプットベクトルの各アトリビュートはコンマ (,) によって分割されており,インプットベクトルとターゲットベクトル (スカラー) はタブ (\t) によって分