共役勾配法によるロジスティック回帰のパラメータ推定 - 人工知能に関する断創録
Courseraの機械学習ネタの続き。今回はロジスティック回帰をやってみます。回帰と付くのになぜか分類のアルゴリズム。以前、PRMLの数式をベースにロジスティック回帰（2010/4/30）を書いたけど今回はもっとシンプル。以下の3つの順にやってみたいと思います。 勾配降下法によるパラメータ最適化 共役勾配法（2014/4/14）によるパラメータ最適化（学習率いらない！速い！） 正則化項の導入と非線形分離 ロジスティック回帰は線形分離だけだと思ってたのだけど、データの高次の項を追加することで非線形分離もできるのか・・・ 使用したデータファイルなどはGithubにあります。 https://github.com/sylvan5/PRML/tree/master/ch4 勾配降下法によるパラメータ最適化 2クラスのロジスティック回帰は、y=0（負例）またはy=1（正例）を分類するタスク。ロジステ
前回の続き。。logistic_sgd の意味が分かったのか？ インポートエラーで悩んでいた俺はバカなのか？！ - clew
さて。。 前回記事でストップしていた Deep Belief Networks のサンプルコード実行。 これは 「logistic_sgd というモジュール？がないよ？」 というエラーが原因のようでした。 それで、「そいつがあればいいんじゃね？」 という単純な考えで、あちこち探し回ってたんですね。。 ところが 「どこにもない。。」 もしかして インストール時点で間違っていた。。。もしくは抜け落ちがあったのか？と思い、テストとかすんごい時間をかけてやってみたわけです。 んー、しかしこれといって変なところは見当たらないようだし・・・theano のインストールもちゃんとできてるようだ・・（まだ理解できない部分はたくさんあるんだけれども・・・若干おかしな点や不明な点はいろいろある） ということで途方に暮れていたのでした。。 今回、ひょんな思い付きで ”ドキュメント内サーチ” をかけてみたんですよ
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