機械学習の予測モデルを一般化線形モデルで考える概要＋ロジスティック回帰 - HELLO CYBERNETICS

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はじめに 一般線形モデル 最小二乗法 最小二乗法の背後に潜む仮定 まとめ ちょっとした例題 一般化線形...概要を表示 はじめに 一般線形モデル 最小二乗法 最小二乗法の背後に潜む仮定 まとめ ちょっとした例題 一般化線形モデル 出力を加工する ノイズについて考えなおす ロジスティック回帰モデル 線形モデルをいじったロジスティック回帰モデルの考え方 最後に はじめに 前回の記事 s0sem0y.hatenablog.com の続きってほど滑らかに繋がってはいませんが、少し突っ込んだ話に行きます。 ここでは前回、データ$x$から$y$を予測する場合のモデルが $$ y = f(x) $$ と表せるようなケースを想定して話を進めました。その際のポイントとして、 $$ y = f(x) = w\cdot \phi(x) $$ と、（非線形）変換$phi(x)$を噛ませた後に$w$を重みとした線型結合を考えるという手順を踏みました。 $\phi(x)$の選び方や$w$の求め方に特に具体的な制限を設けずに前回は話しま