> [[パーセプトロン]]の学習規則は、分類を目的とした機械学習のアルゴリズムを試してみる分には悪くないが、最大の問題点は、クラスを完全に線形分離できない場合は決して収束しないことである。 > ...エポックごと に誤分類されるサンプルが少なくとも 1 つあるために、重みが絶えず更新されてしまうことである。 > ロジスティック回帰は線形分類問題と二値分類問題に対する単純ながらより強力なアルゴリズムであり、その名前とは裏腹に、 回帰ではなく分類のためのモデルである。 [[ADALINE]] との近いは次の図のように、線形活性化関数の代わりに、[[シグモイド関数|シグモイド活性化関数]]を利用することである。 ![[ScreenShot_2020-10-18_at_6.39.12_PM.png]]