機械学習
ロジスティック回帰
シグモイド交差エントロピーを勾配降下法で最小化し、二値予測・確率・反復ごとの損失と停止理由を返します。
- TIME
- O(isd)
- SPACE
- O(d+h)
i = 反復数、s = 標本数、d = 特徴量数、h = 履歴上限 / 上限: 標本2〜1,000、特徴量1〜16、反復1〜10,000、i×s×(d+1)≤5,000,000、履歴256件、ラベル0/1
シグモイド関数と勾配降下法で二値分類します。反復上限時の停止理由も表示します。
機械学習
シグモイド交差エントロピーを勾配降下法で最小化し、二値予測・確率・反復ごとの損失と停止理由を返します。
i = 反復数、s = 標本数、d = 特徴量数、h = 履歴上限 / 上限: 標本2〜1,000、特徴量1〜16、反復1〜10,000、i×s×(d+1)≤5,000,000、履歴256件、ラベル0/1
シグモイド関数と勾配降下法で二値分類します。反復上限時の停止理由も表示します。