単純パーセプトロンとロジスティック回帰

両方とも、2値分類に用いられるニューラルネットワーク。

単純パーセプトロン

出力が0か1
活性化関数にステップ関数を用いる

0か1やと極端やなあ…確率出力すればえーんやない？
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ロジスティック回帰

出力が0~1の確率
活性化関数にシグモイド関数を用いる

2クラスだけじゃなしに多クラス分類解けるようにできんかな
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（ついでに）多クラスロジスティック回帰

出力が各クラスの発火確率
活性化関数にソフトマックス関数を用いる

鳥頭すぎて久々に見ると頭から消えてるシリーズ。
なんでも吸収する頭になりたい。