単純パーセプトロンからの機械学習入門

上記のうち、重みwのパラメータを決めるための処理は「学習」と呼ばれる。 バイアスθ(バイアスパラメータ)はデフォルトでも使えなくはないが、より良い結果になるように人の手で調整(チューニング)する。 このバイアスのような人の手で調整するものは一般的にパラメータ(ハイパーパラメータとかチューニングパラメータ)と呼ばれ、パラメータを調整することをパラメータチューニングと呼ぶこともある。 ～パラメータの用例～ 「単純パーセプトロンでパラメータチューニングしたらそれなりの結果出たンゴ」 また、チューニング方法は様々存在し、人が手動でひたすら試す方法やグリッドサーチ、ランダムサンプリングなどがある。 1.1.どんなことに使える？ ２クラス問題で線形分離可能な問題で使える。 線形分離可能な問題とは、大まかに言ってしまえば、2次元の場合はクラス1の集合とクラス2の集合を1本の直線で分離できる問題のことを指