public class HybsLogisticRegression
extends java.lang.Object
多項ロジスティック回帰の実装です。 確率的勾配降下法(SGD)を利用します。 ロジスティック回帰はn次元の情報からどのグループに所属するかの予測値を得るための手法の一つです。 実装は http://nbviewer.jupyter.org/gist/mitmul/9283713 https://yusugomori.com/projects/deep-learning/ を参考にしています。
コンストラクタと説明 |
---|
HybsLogisticRegression(double[][] data,
int[][] label,
double learning_rate,
int loop,
double minibatch_rate)
コンストラクタ。
|
修飾子とタイプ | メソッドと説明 |
---|---|
double[] |
getB()
写像式 Wx + bのb、バイアス。
|
double[][] |
getW()
写像式 Wx+b のW、係数ベクトル。
|
static void |
main(java.lang.String[] args)
ここからテスト用mainメソッド 。
|
double[] |
predict(double[] in_x)
出来た予測式に対して、データを入力してyを出力する。
|
public HybsLogisticRegression(double[][] data, int[][] label, double learning_rate, int loop, double minibatch_rate)
data
- データセット配列label
- データに対応したラベルを示す配列learning_rate
- 学習係数(0から1の間の数値)loop
- 学習のループ回数(ミニバッチを作る回数)minibatch_rate
- 全体に対するミニバッチの割合(0から1の間の数値)public double[][] getW()
public double[] getB()
public double[] predict(double[] in_x)
in_x
- 予測したいデータpublic static void main(java.lang.String[] args)
args
- 引数Webアプリケーションフレームワーク openGionCopyright (c) 2009 The openGion Project.