式が変わり、今までの閾値を使うと、悪性が良性に分類されてしまう)。なってほしいので、のように表記する。Boundary)・hypothesisに上記シグモイド関数を適用すると以下のようになる。境にzのプラスマイナスが別れていることが分かる。2つの変数でプロットされているデータに対して、以下のhypothesisが適用されるとする。boundary)と呼ばれる。・決定境界は非線形な式でも表せられる。2つの変数でプロットされているデータに対して、以下のhypothesisが適用されるとする。領域に分かれることになる。・線形回帰の場合は、費用関数は以下の通りだった。求める場合、局所解に陥ってしまう可能性がある。・そこで一旦費用関数を抽象化して、という風に考えてみる。関数を以下の通りに定義する。・まずはそれぞれの関数のイメージを掴んでみる。表される費用関数は以下の感じ。使っているのは、y軸で漸近線になり、(1,0)を通る特性を利用したいため。・上述したロジスティック回帰の費用関数では場合分けされてるし、プログラムに適用するときにも少し不便。以下の様に記述することで1行に収めることが出来る。最小化させる為に勾配法を適用した場合、繰り返しの式は以下の様になる。※上記の偏微分は実施にやってみるとわかる。→一番下で実施メモ(間違ってたら教えて下さい。)・線形回帰の勾配法と同じであることがわかる。決めなきゃいけなかったりと何かと不便。gradient”、”BFGS”、”L-BFGS”等を活用することが出来る。)、etc・そのような場合の分類の方法は、「ある1つのクラスとその他」という風に分ける決定境界をクラスの数だけ設定する。例:クラスが3つ合った場合、という風になる。