機械学習勉強21日目

こんにちは。今日も早速始めていきます。

今日は以下の内容をやりました。

１．統計学のデータについて

まず統計学のデータは以下のように分類できます。

名義尺度
単に区別するための尺度。ただの名前。

順序尺度
順序や大小には意味があるが間隔には意味がない尺度。

間隔尺度
大小関係に加えて「差」にも意味がある（けれど比には意味がない）ような尺度

比例尺度
比率尺度とは、大小関係にも、差にも、比にも意味があるような尺度です。「ゼロ」に意味があります。つまり原点がある。

量的データは間隔尺度と比例尺度以外の分け方が存在します。
それが離散値と連続地です。

離散値
連続していない値のこと。つまり時間と比例して連続しないようなデータ。

連続値
時間と比例して連続して続くようなデータ。

２．ロジスティック回帰

Youtubeでロジスティックの超絶わかりやすい動画を見つけたのでそれで勉強しました。

ロジスティック回帰とは一言でいうと「ある現象の発生確率を、複数の因子の組み合わせとそれらの程度からモデル化する方法」です。

ロジット変換とシグモイド関数についてよくわかっていなかったのですがこれ見たらスッキリしました！！