#はじめに
今日から頑張って連続100日を目指して、pythonでなんらかの実装をしていこうと思います。
毎日１つでもやっていけば、成長できるのではないかと考えました。
最初のうちはUdemyの講座を見ながら実装なので、値を少し変えたり、少し工夫をしながら公開していこうと思います。
100日後に成長してるワニを目指して...
#1日目
##ロジスティック回帰
ロジスティック回帰モデルは分類を主に目指しているモデルです。
尤度というもっともらしさを数値から推測して、
尤度関数を最大化するように、最急降下法を使っていきます。
##実装するもの
Udemyの人工知能・機械学習エンジニア養育講座を参考にして、
タバコとお酒の摂取量から、生活習慣病かどうかを分類するものを実装していきます。
##指針
健康な人に対するオッズを使用して、リスクの相乗モデルの関数を作成して、そこからシグモイド関数を導出してモデル構築します。
シグモイド関数:1/1+e^-x
目的の関数:x=β0+β1*x1+β2*x2
##コード
実際のコードはこちらから
day1.py
##1日目感想
初めの日がやっぱり一番時間がかかると思います。めげずに頑張ります。
応援よろしくお願いいたします。