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Log Logアクティベーション関数
Log Log活性化関数(上の図の f(x) から、この関数は e を底とする入れ子式の指数関数であることがわかる)の値域は [0,1] であり、Complementary Log Log活性化関数は古典的なシグモイド活性化関数を代替する可能性があります。この関数はより早く飽和し、ゼロ点の値は 0.5 より高くなります。
12-10 23:15
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負対数尤度negative log-likelihood
尤度関数(likelihood function)機械学習において、尤度関数はモデルのパラメータに関する関数です。「尤度(likelihood)」と確率(probability)は語意が似ていますが、統計学では全く異なる意味を持っています:確率は既知のパラメータの下で、予測を行うために使われます。
11-02 17:02
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対数損失関数(Log Loss)
05-15 22:44
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論理回帰(logistic regression)
05-15 22:44
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Logistic Regression論理回帰
ロジスティック回帰は「イベント=成功」と「イベント=失敗」の確率を計算するために使用されます。目的変数のタイプが二元(1 / 0、真/偽、はい/いいえ)変数の場合、ロジスティック回帰を使用する必要があります。
05-14 18:19
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