noko_htn https://blog.hatena.ne.jp/noko_htn/ nokoのブログ https://noko-htn.hatenadiary.com/ オンライン講座 はじめに 筑波大学オープンコースウェアの機械学習を視聴させていただいたときのメモです。 視聴メモ （前回の復習）ロジスティック回帰 シグモイド関数により、全実数を[0, 1]に押し込む モデリング: px = σ(wx) -> 損失どうするか。pxは[0, 1]の確率だが、ラベルは離散値 -> 『ロジスティック回帰の予測(σ(wx))をベルヌーイ分布とみなした時の実現値（訓練データ、t）の尤度』 負の対数尤度 = 交差エントロピー損失 尤度関数最大化の代わりに負の対数尤度を最小化 ベルヌーイ分布 B(x;μ) = μx * (1-μ)1-x x: 1か0（表か裏） μ: パラメータ。神のみぞ知… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fnoko-htn.hatenadiary.com%2Fentry%2F2020%2F01%2F07%2F003413" title="TSUKUBA-OCW_機械学習_7_確率的識別モデル、経験損失最小化を視聴したときのメモ - nokoのブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2020-01-07 00:34:13 rich https://noko-htn.hatenadiary.com/entry/2020/01/07/003413 1.0 100%