PyTorch深層学習⑧ロジスティック回帰:理論編

前回は、線形回帰をPyTorchで実装しました。今回はロジスティック回帰について解説します。

線形回帰との違いはなんでしょうか。

本シリーズの記事リスト

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• ①前提条件

• ②テンソル

• ③テンソル：NumPy編

• ④テンソル：Tensor編

• ⑤データセット編

• ⑥線形回帰：理論編

• ⑦線形回帰：実装編

• ⑧ロジスティック回帰:理論編

• ⑨ロジスティック回帰:実装編

• ⑩ニューラルネットワーク

• ⑪単純な画像分類１

• ⑫単純な画像分類2

• ⑬畳み込み層:理論編

• ⑭畳み込み層:実践編

• ⑮最大値プーリング

• ⑯畳み込みニューラルネットワーク

• ⑰再帰型ニューラルネットワーク

• ⑱再帰型：実装編

• ⑲LSTM:理論編

• ⑳LSTM:実践編

• ㉑トランスフォーマー:紹介編

• ㉒トランスフォーマー:実践編

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「回帰」という名前がついてはいますが、やっていることは「分類」になります。