テキストマイニングのための機械学習超入門 二夜目 パーセプトロン - あんちべ！
一夜目はパターン認識と機械学習の概要を学びました。今夜は、識別部で用いられる機械学習の基本的な線形識別器である「パーセプトロン」を具体的に学びたいと思います。「線形識別器？パーセプトロン？何それ？」字面は厳しいですが、手を動かしてみると意外と簡単に理解できます。今夜からは数式をバリバリ使っていきますし、手を動かしていただきます。「必ず」手元にペンと紙を用意してください。そうは言ってもパーセプトロンが一体何なのか、機械学習の中でどのような位置づけなのかがわからないと混乱するかもしれません。パーセプトロンの説明へ入る前に、機械学習の3つのアプローチをご紹介します。 ●機械学習の３つのアプローチ - 識別関数、識別モデル、生成モデル 機械学習は大きく分けて識別関数、識別モデル、生成モデルという３つのアプローチがあります。 識別関数 := 入力データを見て、特定のクラスに属するよう識別（代表的な手
機械学習超入門III 〜機械学習の基礎、パーセプトロンを30分で作って学ぶ〜 - EchizenBlog-Zwei
機械学習には大きく分けて「識別関数」「識別モデル」「生成モデル」の3つの種類がある。このなかで識別関数は確率を使わないので初心者が入門するのに最適。 識別関数で有名なのはSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)。名前を聞いたことがある人も多いと思う。そこで早速SVMを学ぼうとすると敷居が高くて挫折しがち。 実はSVMは(大雑把に言うと)パーセプトロンという基礎的な識別関数に「マージン最大化」と「カーネル関数」という考え方を導入したもの。なので機械学習入門者は最初にパーセプトロンを学ぶのが良いと思われる。 そこで早速パーセプトロンを作ってみよう！というのが本記事の意図するところ。自分で実装できるとモチベーションが維持しやすいので、詳しく理論を学ぶ前にまずは作ってみようという考え。ちなみに実装にはperlを用いた。 参考: これからはじめる人のための機械学
単純パーセプトロンをPythonで組んでみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
いきなり自分でハードル上げてみました（笑）。ちなみに何故単純パーセプトロンを最初に持ってきたのか？というと、id:echizen_tmさんのブログ記事でも触れておられる通り 機械学習には大きく分けて「識別関数」「識別モデル」「生成モデル」の3つの種類がある。このなかで識別関数は確率を使わないので初心者が入門するのに最適。 識別関数で有名なのはSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)。名前を聞いたことがある人も多いと思う。そこで早速SVMを学ぼうとすると敷居が高くて挫折しがち。 実はSVMは(大雑把に言うと)パーセプトロンという基礎的な識別関数に「マージン最大化」と「カーネル関数」という考え方を導入したもの。なので機械学習入門者は最初にパーセプトロンを学ぶのが良いと思われる。 それゆえ、実際に僕も以前Matlabで糞コード書きながら勉強してた時はやはり単
「オブジェクト指向プログラミング」と「関数型プログラミング」のたった一つのシンプルな違い - Qiita
はじめに 関数型プログラミングとオブジェクト指向の抜き差しならない関係について整理して考えるという記事がkenokabeさんという方が挙げていて、拙著の 新人プログラマに知っておいてもらいたい人類がオブジェクト指向を手に入れるまでの軌跡について言及があったので、補考として挙げておく。 暗黙的状態と明示的状態 これまで、関数を「わかりやすくきれいに書く方法」とオブジェクト指向が「どのようにして生まれてきたか」について話してきた。 新人プログラマに知ってもらいたいメソッドを読みやすく維持するいくつかの原則 新人プログラマに知っておいてもらいたい人類がオブジェクト指向を手に入れるまでの軌跡 一見、それぞれ関係ないように思うかもしれないが、実は大きなテーマでつながっている。 『それは「状態」をどのように取り扱い単純化するか。』ということだ。そして、これがいわゆる関数型プログラミングとオブジェクト指
Matz氏語る「今ソフトウェアはソフトじゃない」 - Engine Yard Blog
先日Rubyビジネス推進評議会主催の第3回Rubyビジネスフォーラムが大阪で開催されました。 Ruby言語開発者、まつもとゆきひろさんが、『インターネットが変えるソフトウェアとビジネス。Rubyを例として』と題した基調講演を行いまいした。 その内容を紹介します。 計算機としてのコンピューター IBMの初代社長トーマス・ジョン・ワトソンの有名な言葉に、「コンピューターは全世界で5台くらいしか売れないと思う」と言ったとされています。 その数字は当時の計算技師の人数とENIACの計算性能から導かれた数でした。 ところが、今ではその数百万倍の処理能力をもつコンピューターが何億台もあります。 去年だけでPC出荷台数は3億台。スマートフォンとタブレットはそれを超える出荷がされています。 コンピューターは計算機としてのみ使われているわけではありません。 インターネットとの接続 今日、大阪まで松江から飛行
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