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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

パラメータ

関数やプログラム実行時に与える設定値をパラメータと呼びます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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1回答

1194閲覧

Pythonでロジスティック回帰分析

ki98sho

総合スコア5

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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機械学習

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投稿2020/10/21 07:05

現在機械学習を勉強し始めたものです。Pythonでのロジスティック回帰分析で二つのパラメータの推定値を勾配上昇法、ニュートンラフソン法で最尤推定するプログラムを作成したいのですがどのように実装すればよいのかがわかりません。
データは(x, y) = (0.02, 1), (0.80, 1), (0.09, 0),... のように5000個ほど与えられています。

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ベストアンサー

質問が抽象的なので回答が一般論となることを許してください。

質問に記載されていることを実現する際のポイントは3つです。
1.ロジスティック回帰の定式化と実装
2.コスト関数をあたる尤度の定式化と実装
3.勾配上昇法、ニュートンラフソン法のアルゴリズムの定式化と実装

やりたいことは、
与えられた説明変数を1によって解を出す
上記の結果を2を用いて評価する
評価結果を前提に3を使ってパラメーターを更新する  
を所定の回数繰り返す、ということです。

よって、「どのように実装するかわからない」のであれば、まず、1~3を実装してパラメーター更新の繰り返し処理を実装してくださいが答えになるかと思います

投稿2020/10/21 18:31

R.Shigemori

総合スコア3376

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