ロジスティック回帰をJavaで実装

文献[1]で紹介されているロジスティック回帰をJavaで実装してみました．

ロジスティック回帰は，分類問題に適用できる機械学習手法の1つです（確率化したパーセプトロンという理解でいいのかな）． 文献で紹介されているとおりあらかじめ用意したデータを分類する関数を求めてみました． グラフにした結果は次の図のとおりです． 青の点が正解，赤の点が不正解，黄色の直線がそれらを分類するために推定された関数，オレンジが正解になる確率が0の領域で，緑が1の領域です． 直線付近は，正解と不正解の境界になっているので，正解になる確率がどんと落ちてます．

ちなみに，これまでグラフはExcelで描いてきたのですが，今回は難しかったので，d3.jsを使ってみました（かなりゴリ押しですけど）． 使ってみて思いましたが，大本の文献で使っているPythonがやっぱり一番簡単そうですね．

[1]	中谷 秀洋: ロジスティック回帰を実装してみよう, 機械学習はじめよう 第20回, http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning/0020