LogisticRegression をテンプレートにして作成

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*ロジスティック回帰 Logistic Regression ~ ***概要（教師あり｜分類） ロジスティック回帰とは、線形回帰分析を分類問題に応用した... ２値分類（0:陰性 or 1:陽性）の場合、予測確率 0.5 をしきい... //学習では「ロジスティック損失」というものを誤差関数とし... ~ ***用語解説 （書きかけです） ~ ***プログラム例 （準備中） //以下に、３値分類の線形回帰のサンプルを掲載しています。 //ipynb（JupyterNotebook）形式で、GitHubに置いていますが... //-GitHub：[[LogisticRegression.ipynb>https://github.com/... //-nbviewer：[[LogisticRegression.ipynb>https://nbviewer.... //-このプログラム例では、ガクの長さ(sepal length)、花弁の... -使用したライブラリ --pandas：データ解析 --matplotlib：グラフ描画 --sklearn：ロジスティック回帰 -使用したモデル scikit-learn、linear_model の [[LogisticRegressionモデル>... --fitメソッド：ロジスティック回帰モデルの重みを学習 --predictメソッド：説明変数の値からクラスを予測 -使用したデータ：iris（sklearn） ~ ~ **APPENDIX -ロジスティック方程式 #mathjax(\frac{dN}{dt} = rN(1-\frac{N}{K}) ) -ロジスティック関数（ロジスティック方程式の解） //σSUB{a};(t) = 1 / ( 1 + eSUP{-rt}; ) #mathjax(N = \frac{K}{1 + e^{-rK(t-t_0)}}) -シグモイド関数（ロジスティック関数の一形態） #mathjax(σ(x) = \frac{1}{1 + e^{-ax}}　(a>0)) -標準シグモイド関数（シグモイド関数におけるゲイン(a)が１... #mathjax(σ(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}) -参考：__[[LogisticCurve]]__ ~ ~

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*ロジスティック回帰 Logistic Regression ~ ***概要（教師あり｜分類） ロジスティック回帰とは、線形回帰分析を分類問題に応用した... ２値分類（0:陰性 or 1:陽性）の場合、予測確率 0.5 をしきい... //学習では「ロジスティック損失」というものを誤差関数とし... ~ ***用語解説 （書きかけです） ~ ***プログラム例 （準備中） //以下に、３値分類の線形回帰のサンプルを掲載しています。 //ipynb（JupyterNotebook）形式で、GitHubに置いていますが... //-GitHub：[[LogisticRegression.ipynb>https://github.com/... //-nbviewer：[[LogisticRegression.ipynb>https://nbviewer.... //-このプログラム例では、ガクの長さ(sepal length)、花弁の... -使用したライブラリ --pandas：データ解析 --matplotlib：グラフ描画 --sklearn：ロジスティック回帰 -使用したモデル scikit-learn、linear_model の [[LogisticRegressionモデル>... --fitメソッド：ロジスティック回帰モデルの重みを学習 --predictメソッド：説明変数の値からクラスを予測 -使用したデータ：iris（sklearn） ~ ~ **APPENDIX -ロジスティック方程式 #mathjax(\frac{dN}{dt} = rN(1-\frac{N}{K}) ) -ロジスティック関数（ロジスティック方程式の解） //σSUB{a};(t) = 1 / ( 1 + eSUP{-rt}; ) #mathjax(N = \frac{K}{1 + e^{-rK(t-t_0)}}) -シグモイド関数（ロジスティック関数の一形態） #mathjax(σ(x) = \frac{1}{1 + e^{-ax}}　(a>0)) -標準シグモイド関数（シグモイド関数におけるゲイン(a)が１... #mathjax(σ(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}) -参考：__[[LogisticCurve]]__ ~ ~

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