ニューラルネットワークの基礎概念と最小構成モデルの実装
1. モデルの定義と役割
機械学習における「モデル」とは、現実世界の複雑な事象を数式によって簡略化した表現です。数学的には、入力データ $X$ を出力データ $Y$ へ変換する写像関数 $f$ と定義できます。
f(X) = Y
(特徴量) → (予測値)
1.1 モデルを構成する3要素
構造 (Architecture): 計算の組み立て方（例：層の深さ、ニューロンの配置）。
パラメータ (P ...
8月2日 21:21 投稿