Contentsこちらを読むと多クラスロジスティック回帰とは何が嬉しいか多クラス分類モデルソフトマックス関数まとめReferenceこちらを読むと機械学習多クラスロジスティック回帰の概要を知ることができます多クラスロジスティック回帰とは分類問題に使われる機械学習のモデルです。シグモイド関数を用いたロジスティック回帰は、2クラスに分類し、それぞれの確率を出力することができました。多クラスロジスティック回帰は、基本的に同じ機能ですが、2クラスではなく多クラスに分類することができます。Cのような、多クラスに分類する問題が多く存在しています。そのような問題には、多クラスロジスティック回帰で対応する必要があるのです。ディープラーニング(CNN)の最初に扱われる、MNIST分類問題などもそうですね。1~10の手書き画像を、実際に1~10に判別して分類していく課題です。多クラス分類モデル多クラス分類するモデルは、以下のように、入力が複数、出力も複数あるような形になっています。x}\)に対して以下のように表されます。(i=1,2,...,n)$$まとめ機械学習の多クラスロジスティック回帰の概要を知ることができました次回はモデル式の導出を行い、もう少し掘り下げようと思います。前回の記事で、多クラスロジスティック回帰の概要を説明しました。今回は、モデル式の導出まで行い、最適解を求める下準備をしたいと思います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。