ヘッセ行列 ヘッセ行列を計算します。 目的関数をで微分した計算結果は、ロジスティック回帰 - 多値分類の記事より、以下の式でした。目的関数をで微分した後、で微分したヘッセ行列を求めます。の5行目の式変形ですが、ロジスティック回帰 - 多値分類の記事…

確率的識別モデル 2クラス分類のロジスティック回帰では、目的変数(ラベル)はでした。 多クラス分類のロジスティック回帰では、目的変数に対して--符号化法を使用します。 例えば、5クラスの場合、クラス2のパターンは次の目的変数ベクトルで与えられます。2…

ニュートン法 ロジスティック回帰 - 2値分類の記事より、2値分類のロジスティック回帰の誤差関数は以下の式でした。この誤差関数は局所二次近似を利用するニュートン法に基づく効率的な反復最適化手順を用いて最小化することができます。 関数を最小化するニ…

確率的識別モデル 2クラス分類問題における確率モデルの場合、目的変数は2値表現が一般的です。 その表記では、クラスをで表現し、クラスをで表現する1つの目的変数が使用されます。 の値はクラスがである確率として解釈できます。である確率を出力するモデ…