テキストマイニングのための機械学習超入門 二夜目 パーセプトロン - あんちべ！

一夜目はパターン認識と機械学習の概要を学びました。今夜は、識別部で用いられる機械学習の基本的な線形識別器である「パーセプトロン」を具体的に学びたいと思います。「線形識別器？パーセプトロン？何それ？」字面は厳しいですが、手を動かしてみると意外と簡単に理解できます。今夜からは数式をバリバリ使っていきますし、手を動かしていただきます。「必ず」手元にペンと紙を用意してください。そうは言ってもパーセプトロンが一体何なのか、機械学習の中でどのような位置づけなのかがわからないと混乱するかもしれません。パーセプトロンの説明へ入る前に、機械学習の3つのアプローチをご紹介します。 ●機械学習の３つのアプローチ - 識別関数、識別モデル、生成モデル 機械学習は大きく分けて識別関数、識別モデル、生成モデルという３つのアプローチがあります。 識別関数 := 入力データを見て、特定のクラスに属するよう識別（代表的な手

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識別関数、識別モデル、生成モデルの話

[teddy-g]

識別関数、識別モデル、生成モデルってここで覚えた。んだっけな？

[Malan]

テキストマイニングのための機械学習超入門　二夜目　パーセプトロン - あんちべ！

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もっと絵がほしいかも。

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パーセプトロン