逻辑回帰による二値分類入門
線形回帰や多項式回帰を学んだ後、次に取り組むべきはロジスティック回帰（Logistic Regression）です。これは主に二値分類問題を解くための手法で、「ある事象が起こるか否か」を確率的に予測します。たとえば、商品が売れるかどうか、患者が特定の病気に罹患しているか、といった「Yes/No」の判断に広く使われます。
ロジスティック回帰の特徴
ロジスティック回帰は名前 ...
7月24日 21:21 投稿
TensorFlowで始めるニューラルネットワーク：単層から多層構造へ
TensorFlowを用いて、シンプルな単層パーセプトロンから隠れ層を持つ多層ネットワークまでを段階的に構築し、分類タスクを解く実践的手法を紹介します。
単層モデルの構築と可視化
最も基本的なニューラルネットワークである単層パーセプトロンは、入力と出力の直結構造を持ちます。まず、2次元平面上に配置された11個のデータ点を2クラスに分類するタスクを設定します。 ...
7月7日 20:11 投稿