)に関する取組みをご紹介します。Learningこんにちは。ブレインズテクノロジー樋口です。機械学習アルゴリズムを一から実装するシリーズ2回目。Regression)の実装。)クワッ!!となったら以下のような専門書をどうぞ。Regression)は分類問題を解決するための手法で教師あり学習に分類されます。・トランザクションの正常性判定などに使われているようです。名前には回帰(Regression)とついてるんですけど分類なんですね。ロジスティック回帰[理論編]前回、線形回帰ではモデルを以下のような数式で表しました。ロジスティック回帰の場合は上記の式を更にシグモイド関数という関数に入れます。式で表わすと以下のようになります。-1※ちみなにシグモイド関数は以下のような波形を描きます。Wikipediajp.mathworks.com1により、データを入力すると0~1の間の値を返してきて、それがあるクラスに当てはまる確率となります。場合、それが当該クラスである確率は70%であるといった具合です。1の式が適切な値を出力してくれるようにθの値を学習していくためにはどうすればよいでしょうか。ロジスティック回帰では目的関数に以下の式を使用します。-2※ここからは前回と同じです。ここで偏微分とかいろいろ出てくるのですが、とりあえず置いておき、つまるところ以下の式を計算していくことになります。-3データを見る以上がかなり簡単な理論のお話です。移行は実装に入っていきますが、まずは今回のデータを見てみましょう。以下の様なデータを用意しました。今回はこの2つのクラスのデータを学習して、新しい点が入力された時そのデータが赤クラスである確率はどれくらいなのか、つまりどちらのクラスなのか分類したいと思います。※実装がメインですので、シンプルなデータにしてあります。実装!ここまで説明してきたことをコードに落とすと以下のようになります。コメントで説明を入れてありますが、分かりにくいところは少し動かしてみることをオススメします。推移]学習の結果、目的関数の値が小さくなり収束していっていることが分かります。確認のために学習したモデルに値を入力して結果を観測します。以下にテスト用に別に作ったスクリプトを記載します。1################ちゃんと動いているように見えます。散布図を作って見るとしっかり分類できていますね。(緑の三角がinputしたものです)ひとまずは実装完了です。本来であれば、過学習を考慮して罰則項を足してモデルを作ったり、特徴量を取るときに正規化を行ったりと様々工夫が入ります。興味のある方はそのへんまで是非是非調べてみてください。結び今回は分類問題を解くための教師あり機械学習アルゴリズム、ロジスティック回帰を実装してきました。分類問題を解くための機械学習のアルゴリズムには、ロジスティック回帰の他にも、SVM、ニューラルネットワークなどたくさんあります。最近ディープラーニングがすごく話題になってますが、ニューラルネットワークはその走りですよね。次回は、そのニューラルネットワークを今回のロジスティック回帰との違いに着目しながら実装していきたいと思います。2018こんにちは、ブレインズテクノロジーの佐々木です。Translateで翻訳させてみ...こんにちは、ブレインズテクノロジーの桑原です。ブレインズテ...2018-06-18Pythonの機械学習ライブラリtslearnを使った時系列データのクラスタリングこんにちは、ブレインズテクノロジーの柏木です。SageMakerのDeepARアルゴリズムで時系列予測データ分析担当の青木です。)に関する取組みをご紹介します。Inc.または関連会社の登録商標およびサービス・マークであり、同社の許可に基づいて使用しています。reserved.ガートナーは、ガートナー・リサーチの発行物に掲載された特定のベンダー、製品またはサービスを推奨するものではありません。最高のレーティング又はその他の評価を得たベンダーのみを選択するように助言するものではありません。ガートナー・リサーチの発行物は、ガートナー・リサーチの見解を表したものであり、事実を表現したものではありません。ガートナーは、明示または黙示を問わず、本リサーチの商品性や特定目的への適合性を含め、一切の保証を行うものではありません。はてなブログをはじめよう!brains-techさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。