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自主学習まとめ. 自分にわかりやすく... [番号]は文末に引用元を表記. 番号が振られていない引用は全体を通して参照. 間違ってる可能性も... 0. イントロダクション　－分類問題 機械学習を大別すると分類問題と数値問題に分けられる. そこでこの記事の目的はパーセプトロンから２クラスの分類問題のアルゴリズムを整理することである. 人間の脳細胞ニューロンをまね, コンピューター上で最初に表したものがパーセプトロン(perceptron)である. データを２つのクラスに線形で分離するために考案された. それゆえ非線形問題は解決できず, そのために多層パーセプトロンとSVMのモデルが別々に考案された. 線形問題と非線形問題の分類についてここで取り上げるアルゴリズムでの分類可否を図1に示した. 図1 （左）線形問題：パーセプトロン, ADALINE, 多層パーセプトロン, SVMで分類可能 （