Yusuke Sugomori's Blog前回は、線形回帰・ロジスティック回帰および（シンプルな）ニューラルネットワークの出力の式を理解するところまでを考えてみました。今回はその続きを考えていきます。 一番基本的な式は線形回帰の \[ y = wx + b \] という直線の式でしたが、では、この傾き \(w\) と切片 \(b\) はどのように求めればいいでしょうか？ これら \(w\)、\(b\) が、いわゆるモデルのパラメータになります。このパラメータを最適化する（＝きちんと求める）ことで、線形回帰が引く直線は、「データの関係性を最もよく表す直線」になるわけです。 この式が \(y = \boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x} + b\) になっても、あるいはロジスティック回帰の \(y = f\left(\boldsymbol{w}^T \boldsymbol{x} + b\right) \) という式
CoffeeScriptってなんぞ？
