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キーワード
test
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@@ -22,7 +22,7 @@
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一般的な初等関数(n次関数、三角関数、指数関数・対数関数など)はモデルの方でも、評価関数の方でも出てきます。
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ニューラルネットワークの活性化関数に三角関数や指数関数が入っていますし、ロジスティック回帰は対数関数を用いた回帰法です。
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ニューラルネットワークの**活性化関数**に三角関数や指数関数が入っていますし、**ロジスティック回帰**は対数関数を用いた回帰法です。
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多くの機械学習の手法で反復法が用いられますが、収束・発散に極限の考え方が大事です。
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多くの機械学習の手法で**反復法**が用いられますが、収束・発散に極限の考え方が大事です。
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学習率大きくしたらモデルが収束しないなど。
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図形などの幾何学的な理解は直感的な解釈で重要です。
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点と直線の距離がよくわかっていると最小二乗法（線形モデル）が自然と出てきます。
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点と直線の距離がよくわかっていると**最小二乗法（線形モデル）**が自然と出てきます。
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サポートベクターマシン・カーネルトリックはちょっと難しかったりします。
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**サポートベクターマシン・カーネルトリック**はちょっと難しかったりします。
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