今回はSigmoid Functionに取り組みます。
問題文
プログラム全体ex2.m
プログラム詳細sigmoid.m
の順にみていきます。
まず、問題文です↓
そもそもLogistic RegressionとSigmoid Functionって何だったっけ？と
思いましたので、一度自分なりのサマリーをしてみたいと思います。
Logistic Regressionは0か1の予測をするものです。
Week2のLinear Regressionは値の予測でしたが、
Logistic Regressionは0か1の予測をするものでした。
予測結果がすべて0か1、
ということは
計算結果がすべて0か1
にならないとだめで、まさにVideoでは↓で表現されています
そんな都合のいいことあるのかなと思っていたら
でてきたのがSigmoid Functionでした↓
計算結果が必ず0と1の間にくる関数があり、
それがg(z)=1/(1+e^(-z))と説明されています↑
予測式は要素 X パラメーターの
なので、Logistic Regressionの予測式は↓になります
Linear RegressionとLogistic Regressionを表にしてみました↓
Simoid Functionの内容を振り返ったので再度問題文に戻ります。
続いてプログラム全体ex2.mを見ましたが、
Sigmoid.mは何も書いてありませんでした。
ので、プログラム詳細版sigmoid.mを見ます
↑をみると今回求められているプログラミングの式は↓になります
そのまま作ると、1/（1+e＾（-ｚ））なのですが、
値は計算できるけども、ベクトルは計算できないという難点がありました。
例えばZ=0での実行はできました↓
ただ、ベクトルの計算ができませんでした↓
どうやって作っていいのかわからなかったので、
ググった記憶があります。。。
概念は理解できてもそれをプログラミングで具現化するとなると
スキルが足りなく、文系の私にはつらいところでした。
今回はここまでです。また次回頑張ります！