次の図において、この分類器の 0-1損失（分類エラーの数）はいくつですか？
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。
現在の演習
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。
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。
