タグ ロジスティック回帰
人気順 10 users 50 users 100 users 500 users 1000 usersRによる一般化線型モデル(GLM)
はじめに 本記事では、Rによる一般化線型モデル解析を紹介する。線型回帰、ロジスティック回帰、ポアソン回帰を行う。入門的な記事で記されている内容に加え、係数ベクトルによる算出、対比検定、offset項を用いたポアソン回帰による率比推定を記載した。 【参考文献】 一般化線形モデル入門 原著第2版 Modern Epidemiol... 続きを読む
numpy より速い?Go の行列演算ライブラリ nune
※ Div だけ妙に遅いのが気になる NumPy は Python とは言え中身はC言語で書かれている事を考えると、結構いいパフォーマンスが出ていると言えるでしょう。 サンプルコード iris のロジスティック回帰を nune で書いてみました。 package main import ( "bufio" "fmt" "log" "math" "math/rand" "os" "github.com/vorduin... 続きを読む
ロジスティック回帰とElo Ratingの関係 - ブログのとさか
はじめに 対戦ゲームのレーティングシステムとして多く採用されているElo Ratingですが, その計算式を見ると内部で行っていることはロジスティック回帰とほとんど一致することがわかります. この記事ではロジスティック回帰とElo Ratingについて簡単に説明し,それらの関係について見ていきます. また,ついでにこの... 続きを読む
ロジスティック回帰を導出から実装までみっちり途中式解説 - Qiita
問2:1から0までの値で出力するための変換関数(シグモイド関数)を書け ロジスティック回帰ではシグモイド関数によって1から0の間に値を変換する。 数式に苦手感を感じる人はexp(x)という記号が2.718のx乗だと考えてくれればいい。 関数として描画すると以下のような形になる。 問3:ロジスティック回帰の尤度関数から負... 続きを読む
Big Sky :: SQLite3 でロジスティック回帰
なんとなく SQLite3 でロジスティック回帰できたら面白そうと思ったので作ってみた。 データセットは iris、sqlflow の DDL を使わせて頂いた。 sqlflow/example/datasets at develop · sql-machine-learning/sqlflow - GitHub It should print the number of rows as the following: count(*) 10 Troubleshooting It us... 続きを読む
傾向スコアと機械学習とprobability calibrationの話 - rmizutaの日記
はじめに RCTが使えない場合の因果推論の手法として傾向スコアを使う方法があります。 傾向スコアの算出はロジスティック回帰を用いるのが一般的ですが、この部分は別にlightgbmとか機械学習的な手法でやってもいいのでは?と思っていましたが既にやっている記事がありました。 統計的因果推論(3): 傾向スコア算出を機械... 続きを読む
機械学習の数理: 学部の講義で出した100問の演習課題 – Joe Suzuki (鈴木譲) 公式ブログ
2018年度の講義も残りわずかになった。 私が着任した昨年度から、基礎工学部情報科学科数理科学コース3年「計算数理B」で、機械学習の数理に関する講義を行っている。その中で、計算数理B100問 を学生に解かせている。 線形回帰 ロジスティック回帰と判別分析 クロスバリデーションとブートストラップ 情報量基準 スパー... 続きを読む
【TensorFlow Probability】edward2 モジュールの使い方 MCMCまで【更新】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 概要 コードの前提 Edward2 肝は tfp.edward2.RandomVariableクラス ベイズロジスティック回帰 ロジスティック回帰を書く 事後分布を書く 事前分布のセッティング 対数尤度 MCMCの実行 事後分布を見る 最後に はじめに 概要 現在開発が急ピッチで進んできている(ように私には見える)、TensorFlow Probability... 続きを読む
「BigQuery ML」:SQLで機械学習ってどういうこと?試しにSQLでロジスティック回帰を書いてみた。 | Wantedly Engineer Blog
はじめに Google Cloud Next 2018でBigQuery MLが発表されました。 文字通り、「BigQuery + 機械学習(Machine Learning)」を実現するもののようです。さっそく試してみたので、どんなものなのかと、その原理(の一部)を紹介したいと思います。この記事ではBigQuery MLの紹介と、それを直接SQLでやったらどのくらい大変... 続きを読む
BigQuery MLの線形回帰で電力需要予測やってみた – google-cloud-jp – Medium
BigQuery MLの線形回帰で電力需要予測やってみたグルーヴノーツ コンサルタントの吉村です。 先週(日本時間7月26日午前1時過ぎ)に発表されたBigQuery MLを試してみました。 BigQuery MLとはGoogleのDWHであるBigQuery上で線形回帰とロジスティック回帰を実現するものです。 もちろんBigQueryで動くのでモデルを作ると... 続きを読む
BigQuery MLの線形回帰で電力需要予測やってみた | MAGELLAN BLOCKS
グルーヴノーツ コンサルタントの吉村です。 今朝(日本時間7月26日午前1時過ぎ)に発表されたBigQuery MLを試してみました。 BigQuery MLとはGoogleのDWHであるBigQuery上で線形回帰とロジスティック回帰を実現するものです。 もちろんBigQueryで動くのでモデルを作るところも並列で高速に処理されることが期待できます... 続きを読む
ロジスティック回帰とシグモイド関数 - ポンダッドの日記
さて、今回は分類(Classification)に関して学習したことをまとめてみます。 ロジスティック回帰 (Logistic Regression) 予測値 $y’$ を0.5以上を1とし、0.5未満を0とすることで分類を行います。線形回帰では目的関数の範囲が定まっておらず、分類することが出来ないため、ロジスティック回帰を使います。 ロジスティック関数 (Logistic Function)ある... 続きを読む
共役勾配法によるニューラルネットのパラメータ推定 - 人工知能に関する断創録
2014-05-22 共役勾配法によるニューラルネットのパラメータ推定 機械学習 PRML Courseraの機械学習ネタの続き。前回は、ロジスティック回帰のパラメータ推定(2014/4/15)に共役勾配法(Conjugate Gradient: CG法)を使いました。今回はより複雑なニューラルネット(多層パーセプトロン)のパラメータ推定に共役勾配法を適用してみました。以前、多層パーセプトロンで手... 続きを読む
共役勾配法によるロジスティック回帰のパラメータ推定 - 人工知能に関する断創録
2014-04-15 共役勾配法によるロジスティック回帰のパラメータ推定 PRML 機械学習 Courseraの機械学習ネタの続き。今回はロジスティック回帰をやってみます。回帰と付くのになぜか分類のアルゴリズム。以前、PRMLの数式をベースにロジスティック回帰(2010/4/30)を書いたけど今回はもっとシンプル。以下の3つの順にやってみたいと思います。 勾配降下法によるパラメータ最適化 共役勾配... 続きを読む
Webデータ分析&データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 道玄坂で働くデータサイエンティストのブログ
主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが(笑)、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析&データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 回帰分析 独立性の検定 主成分分析・因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフ... 続きを読む
O'Reilly Japan - 例題で学ぶ微分方程式
多項式回帰やロジスティック回帰など、最近ではデータマイニングや機械学習などでもごく普通の手法として使われる微分方程式について、生態系モデルのシミュレーションを通じて直観的に理解するための入門書。生物の発生モデル、クジラの回遊モデルなどの実例について、Mathematicaによるシミュレーションを通じて理解を促します。なお本書はEbookのみの販売となります。 本書のサンプル(PDF) ダウンロード... 続きを読む
第18回 ロジスティック回帰:機械学習 はじめよう|gihyo.jp … 技術評論社
機械学習 はじめよう 第18回 ロジスティック回帰 2013年2月13日 中谷秀洋 機械学習, ロジスティック回帰, 分類, 関数 この記事を読むのに必要な時間:およそ 2 分 1 2 前回までに,分類問題のモデルの一つ「パーセプトロン」を紹介して,その実装を行いました。 パーセプトロンはとてもシンプルでわかりやすいモデルでしたが,「線形分離可能」なデータにしか適用できないという難点がありましたね... 続きを読む