やる夫で学ぶ機械学習 - パーセプトロン - · けんごのお屋敷
やる夫で学ぶ機械学習シリーズの第 4 回です。分類問題を解くための基礎、パーセプトロンを図形的な側面から覗いてみます。 第 3 回はこちら。やる夫で学ぶ機械学習 - 多項式回帰と重回帰 - 目次はこちら。やる夫で学ぶ機械学習シリーズ 問題設定 やらない夫 今日は分類問題について詳しく見ていく。 やる夫 分類問題かお。やる夫は、女の子が巨乳か貧乳かを分類して、想像を膨らませたいお。 やらない夫 そんなものは深夜に一人でニヤニヤしながらやるか、いつも引きこもってないで外に出て本物の女の子を見ることだな。 やる夫 冗談きついお、やらない夫。 やらない夫 分類の場合も、回帰の時と同じように具体例を示して、それを元に話を進めていったほうがわかりやすいな。 やる夫 それが良いお。具体例は、やる夫の将来の嫁さんくらい大事だお。 やらない夫 また意味のわからないたとえをありがとう。今回は分類の話なので、そ
単純パーセプトロンをPythonで組んでみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
いきなり自分でハードル上げてみました（笑）。ちなみに何故単純パーセプトロンを最初に持ってきたのか？というと、id:echizen_tmさんのブログ記事でも触れておられる通り 機械学習には大きく分けて「識別関数」「識別モデル」「生成モデル」の3つの種類がある。このなかで識別関数は確率を使わないので初心者が入門するのに最適。 識別関数で有名なのはSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)。名前を聞いたことがある人も多いと思う。そこで早速SVMを学ぼうとすると敷居が高くて挫折しがち。 実はSVMは(大雑把に言うと)パーセプトロンという基礎的な識別関数に「マージン最大化」と「カーネル関数」という考え方を導入したもの。なので機械学習入門者は最初にパーセプトロンを学ぶのが良いと思われる。 それゆえ、実際に僕も以前Matlabで糞コード書きながら勉強してた時はやはり単
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