次のうち、線形分類器の生のモデル出力をクラス確率に変換するのに妥当な変換はどれでしょうか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、ロジスティック回帰とサポートベクターマシン（SVM）を分類問題に適用する基本を学びます。<code>scikit-learn</code> ライブラリを使って、実データに分類モデルを適合させます。
この章では、ロジスティック回帰と SVM の背後にある概念的な枠組みを学びます。モデルの内部動作をより深く理解できるようになります。
この章では、ロジスティック回帰の詳細を掘り下げます。正則化の考え方や、モデル出力の解釈方法を学びます。
現在の演習
この章では、サポートベクターマシンの詳細について学びます。ハイパーパラメータのチューニングや、カーネルを用いて非線形の決定境界を当てはめる方法を扱います。
