ロジスティック回帰は、分類問題。
回帰 | 数値予測 |
分類 | クラスタリング |
f(x) | 境界線 |
x | 入力 ここでは1次元と仮定 |
y | 出力 ここでは0、1とす。→2値分類 |
θ | パラメータ |
f(x) = θx
新たなデータxnに対して、
θxn >= 0 | y = 1 |
θxn < 0 | y = 0 |
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日々の事柄に関する雑記帳。
回帰 | 数値予測 |
分類 | クラスタリング |
f(x) | 境界線 |
x | 入力 ここでは1次元と仮定 |
y | 出力 ここでは0、1とす。→2値分類 |
θ | パラメータ |
θxn >= 0 | y = 1 |
θxn < 0 | y = 0 |
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