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パーセプトロンアルゴリズムをPythonコードを交えて紹介
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パーセプトロンアルゴリズムをPythonコードを交えて紹介
はじめに PRML(Pattern Recognition and Machine Learning)でパーセプトロンアルゴリズム(単純パーセプ... はじめに PRML(Pattern Recognition and Machine Learning)でパーセプトロンアルゴリズム(単純パーセプトロン)について学んだ内容をまとめて、実際のデータを使って学習しました。主に4.1.7の内容です。このアルゴリズムはニューラルネットワークの分野に影響を与えましたが、現在は実用的でないです。 パーセプトロンアルゴリズム 変数一覧と概要 訓練データの数 N 基底関数の数 M 訓練データの説明変数 \mathbf{X} = \left\{\mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2, \cdots \mathbf{x}_N\right\}, \mathbf{x}_n = (x_{n, 1}, x_{n, 2}, \cdots, x_{n_D})^T 訓練データの目的変数 \mathbf{t} = \left\{t_1, t_2, \cdots