保護中: 説明できる機械学習(2)解釈可能なモデル(ロジスティック回帰モデル)

コメント

1. DX、AI応用のための説明できる機械学習としての線形回帰モデル | Deus Ex Machina より:

   2021年7月16日 12:42 PM

   […] 次回はロジスティック回帰モデルについて述べる。 […]

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2. DX、AI活用の為の説明できる機械学習、GLM、GAM | Deus Ex Machina より:

   2021年7月19日 4:45 AM

   […] データサイエンティストのクリストフ・モルナル（Christoph Molnar）氏が著した『解釈可能な機械学習──ブラックボックス化したモデルを説明可能にするためのガイド』の日本語訳がWeb上で無料公開されている。前回はロジスティック回帰モデルについて述べた。今回はそれらの拡張であるGLM、GAMについて述べる。 […]

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3. 説明できる人工知能について、モルナルの論文の前半の概要 | Deus Ex Machina より:

   2021年7月20日 4:53 AM

   […] 説明できる機械学習(3)解釈可能なモデル(ロジスティック回帰モデル) […]

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4. 初心者のための機械学習概要、学習の種類と結果の相違 | Deus Ex Machina より:

   2022年1月22日 7:25 AM

   […] 分類(classification) : 出力を有限個のシンボルに限定したモデル。様々なアルゴリズムがあるが、一例として実際の計算を行うときには、シグモイド関数等を用いたロジスティック回帰等が行われる。 […]

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