ロジスティック回帰の損失関数において、正則化項が強すぎる（λが大きい）場合に起きる現象はどれか。

2026年3月13日

正則化を強くしすぎると、重みが0に近づきすぎてモデルが単純になりすぎ、データの特徴を捉えられなくなる。

機械学習における「ノーフリーランチ定理」が示唆するものはどれか。

k-means法における初期値依存性の問題を軽減するために改良された手法はどれか。