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SVM、ニューラルネットなどに共通する分類問題における考え方 - HELLO CYBERNETICS
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SVM、ニューラルネットなどに共通する分類問題における考え方 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 分類問題の基本 分類における困難：線形分離不可能 非線形な分類問題 曲線、曲面によって境界... はじめに 分類問題の基本 分類における困難：線形分離不可能 非線形な分類問題 曲線、曲面によって境界を定める＝空間を捻じ曲げて線形な境界を定める 素朴な疑問とその回答 次元に自由度がある 分離できる可能性が上がる うまい曲げ方を見つける 学習とは空間の曲げ方を学ぶこと ニューラルネットワーク ニューラルネット最初期 ニューラルネット中期 ニューラルネット現在 過学習 サポートベクターマシン まとめ ディープラーニングの手法については以下の記事を参考に サポートベクターマシンについて数式ベースで理解したい方 はじめに 分類問題の基本 分類問題の基本はデータがプロットされた空間上に境界面を配置することです。 下記の図のように、2種類のデータを分類する際の境界の配置の仕方は一意に定まりません。 このどちらが良い配置の仕方であるのかも、通常は決定できません。 そのため、境界面を決定するための様々な
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2017/03/08 リンク