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機械学習の分類の話¶分類(Classification)は、教師あり学習の1つで、予測対象はカテゴリなどの離散的な値を予測します。 具体的には、メールがスパムかどうかや、画像に映っているのがどういった物体か、といったバイナリで表現できる値を予測する場合にモデルを作ります。 基本的に、入力データをベクトル $x$ （例えば [1, 3, 4, 8] ）と考えた時に、予測対象のカテゴリ $y$ ( ham/spam )を出力します。 入力ベクトルは整数や小数のベクトルの場合が多いですが、「晴れ」「雨」などといったカテゴリ情報も適当な数値に変換して扱うことが多いです。 同様に出力されたカテゴリは、-1や1などの整数で表現することが多いです。 このnotebookでは、分類について以下のモデルを紹介します。 パーセプトロン(Perceptron) ロジスティック回帰(Logistic Regres

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とても分かりやすい

[rkchif]

後輩に機械学習の説明を始めるときに参考にしたい

[mrkn]

サクッと復習したいときに便利な資料だ

[toku345]

後で読むぞー