enokisaute https://blog.hatena.ne.jp/enokisaute/ 薬剤師のプログラミング学習日記 https://www.yakupro.info/ 機械学習 前回は2値分類でしたが、今回はロジスティック回帰モデルにおける多クラス分類のコードを書きます*1。今までの流れだと、モデルの表現と目的関数、その偏微分がわかれば勾配降下法でモデルのパラメータを求め分類器を作ることができたので、それを目指します。 ロジスティック回帰の多クラス分類モデル 目的関数と偏微分 正解ラベルのone-hot表現 実装してデータを分類してみる irisデータの概要 文書を分類してみる 参考 ロジスティック回帰の多クラス分類モデル n個の特徴量を用いて、個のクラス数に分類される場合のモデルを以下のように考えます。 は特徴量：1×(n+1)の行列。を追加している。 はモデルのパ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.yakupro.info%2Fentry%2Fml-multi-logisticregression" title="ロジスティック回帰による多クラス分類 - 薬剤師のプログラミング学習日記" 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/e/enokisaute/20200625/20200625005652.png Hatena Blog https://hatena.blog 2020-06-25 09:00:00 rich https://www.yakupro.info/entry/ml-multi-logisticregression 1.0 100%