ゆたろ＠米国生活に怯えるデータサイエンティスト

ニューラルネットワーク：多クラス分類(One-vs-all) ニューラルネットワークモデルを用いて多クラス分類を行う例を考えてみたいと思います。十分に学習させたモデルに新しい入力を与えたときに、その入力がなんなのかを判断させるのです。

今回からいよいよニューラルネットワークに入っていきたいと思います。名前からしてなんとなく最先端な感じがしますね！

ロジスティック回帰　多クラスの分類 例えばeメールの分類を行うときに、”仕事関係”、”友達”、”家族”、”趣味”といったように複数のジャンルに分けたいなんてことよくありますよね。

ロジスティック回帰 機械学習を用いて受信したeメールがスパムメールかそうでないかに分けることを分類(Classification)と呼ぶのでした。 前回の回帰分析は連続値となる数値の予測に用いられてきましたが、スパムメールの判断といったよう...

重回帰分析(多項式を用いる場合) 前回、複数の特徴変数を持つ場合に用いられる重回帰分析について学習しました。 今回は多項式(Polynomial)を用いた仮定関数について説明を行いたいと思います。