共役勾配法によるロジスティック回帰のパラメータ推定 - 人工知能に関する断創録

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Courseraの機械学習ネタの続き。今回はロジスティック回帰をやってみます。回帰と付くのになぜか分類の... Courseraの機械学習ネタの続き。今回はロジスティック回帰をやってみます。回帰と付くのになぜか分類のアルゴリズム。以前、PRMLの数式をベースにロジスティック回帰（2010/4/30）を書いたけど今回はもっとシンプル。以下の3つの順にやってみたいと思います。勾配降下法によるパラメータ最適化共役勾配法（2014/4/14）によるパラメータ最適化（学習率いらない！速い！）正則化項の導入と非線形分離ロジスティック回帰は線形分離だけだと思ってたのだけど、データの高次の項を追加することで非線形分離もできるのか・・・使用したデータファイルなどはGithubにあります。 https://github.com/sylvan5/PRML/tree/master/ch4 勾配降下法によるパラメータ最適化 2クラスのロジスティック回帰は、y=0（負例）またはy=1（正例）を分類するタスク。ロジステ

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