パーセプトロンの最大の問題は線形分離可能できない場合は収束しないこと。
ロジスティック回帰は線形分離問題と二値分類問題の単純ながらより強力なアルゴリズム。名前が回帰になっているが分類のためのモデル。
オッズ比は事象の起こりやすさを表すもので,
Odds = p / ( 1 - p )
と書ける。p は正事象の確率。p=0.5 なら Odds = 1 となり要するに五分五分。p = 2 / 3 なら Odds = 2 で、正事象は2倍起こりやすいということ。逆に p = 1 / 3 なら Odds = 0.5となる。
