要はラベルの形式によってこの2つの損失関数を使い分ければ良いようです。この説明だとすんなりと納得できますね。本書を読むことで、「ディープラーニングとは何か」「適用可能な問題とは」「その限界はどこにある?」を理解できます。PythonベースのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、1人でも多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説します。研究所で働くエンジニアのブログ関連記事Python【Python】複数のリストに含まれる要素の全通りの組み合わせを取得する、という2つのリストがあり、'a'と'd'、'a'と'e'、'b'と'd'...(以下略)のような、それぞれのリストに含まれる要素の全通りの組み合わせが欲しいときの話です。pytestを実行しようとすると、身に覚えのない以下のようなエラーが発生する。解決法...Python【入門】Kaggle本でデータ分析の技術を勉強する【第3章】Part1今回は『Kaggleで勝つデータ分析の技術』の第3章、特徴量の作成についてです。第3章は中身が濃く、分量が多いので2回に分けて投稿します。以下、第3章途中までの備忘録(メモ、引用)になります。今日は緑本第2章を読んで実装しました。以下のコードは本に載っているものと異なります。オリジナルのコードはRなのですが、ここでは私が慣れているPythonで進めていきます。言葉でまとめてある部分は、私のメモなので、オリジナルの文章と異...Python【Python】再帰関数をシンプルな例題で理解する再帰関数ってややこしいですよね。この記事では再帰関数について、シンプルな例題を実際にPythonでプログラミングしながら解説していきます。解説は以下の書籍を参考にしています。今回は『Kaggleで勝つデータ分析の技術』の第7章、アンサンブルについてです。最終章、なんとか冬休み中に辿り着くことが出来ました・・・。以下、第7章の備忘録(メモ、引用)と実装になります。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。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。メーカーの研究所に入所。研究や開発に従事しており、普段はプログラミングをしたり論文を読んだりしています。ブログは趣味の学びのアウトプットです。本ブログが何かのお役に立ちましたら幸いです。研究所で働くエンジニアのブログ.。