線形予測関数

term_id: linear_predictor_function

Category: basic_concepts

Definition

統計モデリングや機械学習において、線形予測関数は、重み付き入力特徴量の合計にバイアス項を加えたものを指します。これは一般化線形モデル（GLM）の中核的な構成要素として機能します。

Summary

入力変数の線形結合を計算して結果を予測する数学関数。

Key Concepts

  • 加重和
  • バイアス項
  • 一般化線形モデル
  • 特徴量係数

Use Cases

  • 線形回帰分析
  • ロジスティック回帰分類
  • サポートベクターマシン（カーネルトリックの文脈）

Code Example

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import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [3, 4]])
w = np.array([0.5, 1.0])
b = 0.1
prediction = np.dot(X, w) + b

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