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Newton-Rapshon法で、ロジスティック回帰の最尤推定の解(切片や傾きなどの係数)を求める方法を解説します。線形回帰と異なり、係数を求める公式のようなものがありません。 多変数になるので、漸化式を導出するために偏微分を用います。 鈴木讓「統計的機械学習の数理100問 with Python」(共立出版)に準拠
2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」2. 分類「2-2 Newton-Raphson法の適用」
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