パーセプトロンの学習アルゴリズム - あきちゃんログ

分類問題が線形分離可能であれば、単純パーセプトロンで解決できる。例として、パーセプトロンで論理回路を作るというものがある。それについては 単純パーセプトロンによる論理回路(1) 単純パーセプトロンによる論理回路(2) を参照。 論理回路の場合、座標上の4点(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)を考える。各点は、論理回路の2つの入力の組に対応する。信号を流す(真)が1、信号を流さない(偽)が0だ。これらの点を、対応する論理回路の出力が0か1かで分離するような直線を見つければいい。それが、パーセプトロンの重み(パラメータ)を設定することに相当する。ただし、適切な重みの設定をするのは人間だ。 人間が設定しなくても、適切な重みを自動で学習できることが望ましい。そこで、scikit-learnに含まれるiris(アヤメの品種データ)を使って、パーセプトロンの学習アルゴリズムを試