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ロジスティック回帰の形式的定義

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ロジスティック回帰¶

ここではロジスティック回帰 (logistic regression) を実装します. この実装を通じて, NumPy / SciPy の特徴を利用した数学関数の実装とエラー処理,最適化ルーチンの利用法,そして構造化配列などについて説明します.

  • ロジスティック回帰の形式的定義
  • シグモイド関数
    • 直接的な実装とその問題点
      • 浮動小数点エラーの処理
    • 浮動小数点エラー対策
    • ユニバーサル関数への変換
    • 便利な関数を用いた実装
  • 非線形最適化関数
    • SciPy の非線形最適化関数
    • 各種の最適化手法
  • 学習メソッドの実装
    • 学習メソッド
    • 構造化配列
    • 構造化配列を用いた実装
  • 損失関数とその勾配
    • 損失関数
    • 損失関数の勾配
  • 実行と予測
    • 予測
    • 実行
    • 最適化手法の比較
  • 「ロジスティック回帰」まとめ

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© Copyright 2012, Toshihiro Kamishima. このドキュメントは Sphinx 2.2.0 で生成しました。