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機械学習

機械学習のロジスティック回帰モデルのメモ

ロジスティック回帰モデル(2値分類) logit(p=φ(z)) = z = w0+x1w1+...+xnwn ∴ p(y=1(2値分類)| x, w) = φ(z) = 1/[1+exp(-z)] 即ち、φ(z)はy=1でありそうな確率(この x,w 時点で) ^y == φ(z)≧0.5 [^y=計算値(実測値yとは違う)=機械の最終的な判断] wの更新…