勾配降下法

今回は機械学習の中の教師あり学習の分野における、ロジスティック回帰について解説します。ロジスティック回帰というのは、分類問題における確率を予測する統計手法です。分類問題には2値分類と多値分類がありますが、ロジスティック回帰は通常は2値分類に適用されます。2値分類というのは答えが2つの分類問題です。

今回の記事では、勾配降下法の問題について説明します。勾配降下法の問題としては、局所最適解に陥る問題と、勾配消失問題が挙げられます。

今回は勾配降下法について説明します。勾配降下法とは、機械学習のモデルにおいて損失関数を最小とするような最適なパラメータを設定するためのアルゴリズムです。