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ロジスティック回帰

参考書籍を読んでいく. 今回はロジスティック回帰. 未知のサンプルのクラスの所属確率を見積もることができる, という重要なことが書かれている. また重みの学習は勾配降下法のフレームワークの中で統一され …

機械学習の分類問題と損失関数の最小化の話

参考にした書籍でこの順序で誘導されていて理解しやすかったです. パーセプトロンによる一番簡単な教師あり学習を理解する ADALINEにより学習を凸で連続なコスト関数の最小化問題として捉える パーセプト …

NP困難な分類問題を代理損失の最小化に帰着させる話

機械学習の分類問題の中心にある決定境界の決定方法について かなり要領を得た説明を聞いて理解が2段階くらい先に進んだのでまとめてみます。 データが与えられただけの状態から決定境界を決める問題はNP困難で …

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