コンテンツへスキップ ナビゲーションに移動

青の統計学

  • 統計学
    • 統計学基礎
    • ベイズ
  • 機械学習
  • 統計検定対策
  • 大学の試験対策
  • マーケティング
  • DS Playground
  • 資料

ロジスティック回帰

  1. HOME
  2. ロジスティック回帰
Transformerでも使われるソフトマックス関数について解説する
04/21/2024 / 最終更新日時 : 11/26/2024 bluest Python

【Transformer】ソフトマックス関数についてわかりやすく解説|python

こんにちは、青の統計学です。 今日は、GPT等の生成AIモデルでも使われているtransformerの中にあるソフトマックス関数についてご紹介いたします。 そのほかの非線形変換について詳しく知りたい方は、以下のコンテンツ […]

サムネイル
01/19/2023 / 最終更新日時 : 05/01/2023 bluest Python

【アンサンブル学習】ブートストラップ法をpythonで実装|バギング

今回は、ブートストラップ法を使って推定器を複数作り、予測値を出してみます。 pythonでの実装になるので、Rでの実装に興味がある方は以下のコンテンツをご覧ください。 【少ないデータを多く見せる】ブートストラップ法につい […]

オッズとオッズ比を理解する
06/13/2022 / 最終更新日時 : 10/14/2024 bluest ベイズ

【ベイズ因子】オッズ比の使われ方を紹介します

こんにちは、青の統計学です。 今回はロジスティック回帰の解釈で定番の、オッズ比について考えていきます。 オッズ比は二つのカテゴリに分けられるデータに対して有用な指標であり、特に、疾患や事象が発生する確率について研究する際 […]

ロジスティク回帰について数学的背景も踏まえて解説
06/03/2022 / 最終更新日時 : 09/16/2024 bluest Python

ロジスティック回帰についてわかりやすく解説【二項分布】【統計検定】

ロジット関数とロジスティック関数 こんにちは、青の統計学です、 今回は、分類タスクの王道「ロジスティック回帰」について解説していきます。 しっかり復習したい方は、以下の記事をご覧ください。 基本は、線形回帰の拡張でしたね […]

尤度比検定の使い方を具体例を通して理解する
05/27/2022 / 最終更新日時 : 11/16/2024 bluest Python

【汎用性抜群】尤度比検定をわかりやすく解説します

尤度比検定(likelihood ratio test) 尤度比検定とは、汎用性の高い統計モデルの検定です。 専門的な用語抜きに説明すると、尤度比検定とは二つのモデルのうち、観測データをよりよく説明するのはどちらだろうか […]

人気記事

統計検定2級の完全ガイド
統計検定3級の徹底攻略

Udemy

バナー広告

新サービス

青の統計学|X

Update Contents

効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
05/17/2025
大学生向けのG検定の攻略記事のサムネイル
【体験談】G検定は大学生でも受かる?合格率、難易度、試験範囲を徹底解説
05/17/2025
統計検定2級の完全ガイド
統計検定2級の難易度と範囲を徹底解説【2025年最新版】
05/03/2025
自己組織化マップとは?データの視覚的探索と次元削減の手法
自己組織化マップとは?データの視覚的探索と次元削減の手法
03/18/2025
階層型クラスタリング徹底比較|ウォード法・最短距離法などの使い分け
階層型クラスタリング徹底比較|ウォード法・最短距離法などの使い分け
03/18/2025
k-medoidsとは?k-meansとの違いをわかりやすく解説
k-medoidsとは?k-meansとの違いをわかりやすく解説
03/18/2025
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
03/18/2025
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリング
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリングを解説
03/16/2025
【完全ガイド】k-means法とは?周辺のクラスタリング手法と比較
【完全ガイド】k-means法とは?周辺のクラスタリング手法と比較
03/15/2025
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
03/15/2025

New Contents

効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
02/03/2025
大学生向けのG検定の攻略記事のサムネイル
【体験談】G検定は大学生でも受かる?合格率、難易度、試験範囲を徹底解説
05/17/2025
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
03/18/2025
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリング
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリングを解説
03/16/2025
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
02/25/2025
統計的なサンプルサイズ設計の手引き
サンプルサイズ設計のガイド:基礎理論と実践をわかりやすく
01/10/2025
グラフニューラルネットワークの基礎と応用事例
グラフニューラルネットワークの基礎と応用事例
01/08/2025
パレートの法則についてわかりやすく解説
パレートの法則についてわかりやすく解説
01/07/2025
負の二項分布を実験に活かした具体例
負の二項分布をわかりやすく解説
01/04/2025
ベイズ因子をABテストに使ってみる
ベイズ因子とは?──定義と直感的解釈
01/01/2025

Tag Cloud

AIC F統計量 GBDT GLM K-means法 KL divergence MCMC法 MSE PCA p値 ridge回帰 t検定 カイ2乗分布 ガンマ分布 ブートストラップ法 ポアソン分布 マルコフ連鎖 ラグランジュの未定乗数法 ランダムウォーク ランダムフォレスト ロジスティック回帰 一様分布 不偏性 中心極限定理 二項分布 信頼区間 共分散 再生性 分散分析 回帰分析 固定効果 多重共線性 尤度比検定 尤度関数 層化抽出法 幾何分布 指数分布 最小二乗法 最尤法 標準偏差 標準誤差 正規分布 決定木 深層学習 相関係数

Recent

効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
05/17/2025
大学生向けのG検定の攻略記事のサムネイル
【体験談】G検定は大学生でも受かる?合格率、難易度、試験範囲を徹底解説
05/17/2025
統計検定2級の完全ガイド
統計検定2級の難易度と範囲を徹底解説【2025年最新版】
05/03/2025
自己組織化マップとは?データの視覚的探索と次元削減の手法
自己組織化マップとは?データの視覚的探索と次元削減の手法
03/18/2025
階層型クラスタリング徹底比較|ウォード法・最短距離法などの使い分け
階層型クラスタリング徹底比較|ウォード法・最短距離法などの使い分け
03/18/2025
k-medoidsとは?k-meansとの違いをわかりやすく解説
k-medoidsとは?k-meansとの違いをわかりやすく解説
03/18/2025
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
スペクトラルクラスタリングとは?非線形データの分類
03/18/2025
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリング
DBSCANとは?密度ベースのクラスタリングを解説
03/16/2025
【完全ガイド】k-means法とは?周辺のクラスタリング手法と比較
【完全ガイド】k-means法とは?周辺のクラスタリング手法と比較
03/15/2025
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
確率密度関数とは?確率質量関数との違いも解説
03/15/2025

サイトマップはこちら

青の統計学|Follow Me!

チートシート

バナー広告


バナー広告

バナー広告
バナー広告
バナー広告
バナー広告

シミュレーション

サンプルサイズ設計ツールのサムネイル

問題演習

統計検定2級問題演習へのリンク
  • 統計学
  • 機械学習
  • 統計検定対策
  • 大学の試験対策
  • マーケティング
  • DS Playground
  • 資料

Copyright © 青の統計学 All Rights Reserved.

Powered by WordPress with Lightning Theme & VK All in One Expansion Unit

MENU

  • 統計学
    • 統計学基礎
    • ベイズ
  • 機械学習
  • 統計検定対策
  • 大学の試験対策
  • マーケティング
  • DS Playground
  • 資料
PAGE TOP