Hal40n https://blog.hatena.ne.jp/Hal40n/ ゼロからAI理論を再構築する https://serenewealth.net/ 機械学習 前回、線形モデルは入力と出力の関係を直線でしか表せないという話を書きました。ただ、現実の問題には「合格か不合格か」「スパムか否か」のように、はい/いいえで答える分類タスクが多くあります。線形モデルの出力は実数なので、このままでは分類には使いにくい。 今回は、線形モデルの出力を確率に変換する仕組みと、それに伴って損失関数も変わるという話です。 シグモイド関数で出力を確率にする 線形モデルの出力 \( f(x) = w^T x + b \) は、どんな大きな値も小さな負の値も取り得ます。これを0から1の範囲に収めて「確率」として扱えるようにするのがシグモイド関数です。 \[ \sigma(z) =… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fserenewealth.net%2Fentry%2F2026%2F03%2F05%2F210711" title="活性化関数とロジスティック回帰：直線を曲げて分類する - ゼロからAI理論を再構築する" 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 2026-03-05 21:07:11 rich https://serenewealth.net/entry/2026/03/05/210711 1.0 100%