TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners（その2） - めもめも

enakai00.hatenablog.com 何の話かというと 上記の記事の続きです。 線形多項分類器 前回は、平面を2つの領域に分割しましたが、次のステップとして、3つ以上の領域に分類する方法を考えます。色々な方法が考えられますが、ここでは、前回同様に一次関数を用いて分類する方法を用います。たとえば、3つに分類する場合、前回の と同様の関数を3つ用意します。 そして、ある点 に対して、 〜 の中で値が最も大きくなるものでこの点の分類を決めます。たとえば、 が最大だった場合、この点は「グループ2」に属するという具合です。 これは、図形的には次のように理解できます。あえて言葉で説明するので、その様子を頭の中で想像してください。 まず、 平面に縦方向の軸を追加して、関数 の値をグラフに描くと、 平面に対して、傾いた板が配置される形になります。 平面と「傾いた板」が交わる直線が に対応します。