機械学習勉強会

第1回機械学習セミナー

 僕の所属しているサークル RCC で機械学習のセミナーをすることになったので、少しずつわかったことや疑問に思ったことを書いていこうと思います.

発表資料がこちら↓

MLPython3.pdf - Google ドライブ

使用教科書

https://www.amazon.co.jp/Python-機械学習プログラミング-達人データサイエンティストによる理論と実践-impress-gear/dp/4295003379/ref=pd_lpo_sbs_14_t_0?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=15Z4VKAZ35QXPT39M6M0

本日の論点

今日の一番の論点はロジスティック回帰の損失関数でした. 教科書の定義だと

 \prod_{i = 1}^{N}\left(\phi(z^{(i)})\right)^{Y^{(i)}}\left(1 - \phi(z^{(i)})\right)^{1 - Y^{(i)}}

ですが, 私はこの式を見たときに違和感を感じました. 何故ならば, Y^{(i)}は確率変数であるにも関わらず, \phi(z^{(i)})^{Y^{(i)}}という表記をしているからです.

この問題について, セミナーで議論をしましたが, 結局解決をすることができませんでした. 

解決策(後日追加[できたら嬉しい])

https://www.amazon.co.jp/dp/4295003379/ref=cm_