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今回は実践編、前回導出した確率的勾配降下法でのロジスティック回帰の学習を実装してみましょう。 環境はこれまでと同じくPython/numpy/matplotlibを用います。インストールなどの準備は第6回を参照してください。 パーセプトロンの実装の復習 今回のロジスティック回帰の実装は、連載第17回のパーセプトロンの実装と非常によく似たものになります。 そこでパーセプトロンの実装を再掲しておきます。パーセプトロンそのものの復習はここではしませんので、必要なら連載第15回をご覧ください。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random # データ点の個数 N = 100 # データ点のために乱数列を固定 np.random.seed(0) # ランダムな N×2 行列を生成 = 2次元空間上のランダムな点 N
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