Coursera Machine Learning (3): ロジスティック回帰、正則化 - Qiita
機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講しているので、復習も兼ね学んだ内容を簡潔にまとめてみようと思います。 第三弾は、ロジスティック回帰 (logistic regression)、正則化 (Regularization)です。のちに学ぶニューラルネットワーク、SVMの土台となる、とても大切なアルゴリズムです。 過去の記事 Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは？単回帰分析、最急降下法、目的関数 Coursera Machine Learning (2): 重回帰分析、スケーリング、正規方程式 ロジスティック回帰 (Logistic Regression) 回帰分析 (Regression)は、ある目的変数$Y$の値を、パラメーター$\theta$によって重み付けされた説明変数$X$によ
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