oikakerublog https://blog.hatena.ne.jp/oikakerublog/ oikakerublogの日記 https://oikakeru.hateblo.jp/ ◆目的： ・機械学習における数学的なモデルとか誤差関数、学習etcのキホンを確認。◆機械学習の3ステップ ・数式モデル→誤差関数→パラメータ調整 ◆線形分離の例 ・例えば感染or非感染を直線で分離する場合には、下記の式を使う。 y=ax+bのような形式ではない（x1とx2を対称に扱うためとのこと）● f（x1,x2）の関数の特徴 - この値がゼロなら直線上。 - 値が大きくなるほど直線から離れていく。● このように用意した関数 f（x1,x2）と感染確率の関係は？・「×」側に離れると確率が1.0に近づき、「○」側に離れると0に近づくような関数σ（x）を使う。◆キーワード： ［機械学習、モデル、… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Foikakeru.hateblo.jp%2Fentry%2F2017%2F09%2F04%2F235153" title="機械学習 Machine Learningの基本的な考え方（数学etc） - oikakerublogの日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/o/oikakerublog/20170904/20170904232517.png Hatena Blog https://hatena.blog 2017-09-04 23:51:53 rich https://oikakeru.hateblo.jp/entry/2017/09/04/235153 1.0 100%