オンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 数学まとめ [単純パーセプトロン] - Qiita単純パーセプトロンを理解する上ので基本的な知識 オンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 前提 単純パーセプトロンは線形分類器(二値分類器)の一つで、関数は以下の通りとなります。
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Perceptron を勉強する前にオンライン機械学習ライブラリを試してみる (nakatani @ cybozu labs)
今度は CLUTO を試してみた話を書こうと思っていたのですけど、あまりふくらみそうにないので、保留。 オンライン学習(逐次学習)に興味があるので、まずは Perceptron 周辺を勉強し始めてます。 が、その前に動くものをさわっておこうということで、岡野原さんのオンライン機械学習ライブラリをちょっぴり試してみました。 oll プロジェクトページ(日本語) ビルド Linux なら ./configure & make でＯＫ。 Windows の場合 oll.hpp の先頭のどこかに #include <algorithm> を追加すれば VC++ でもコンパイルできました。 サンプルデータ サンプルデータには、プロジェクトページにも実験としてあがっている news20.binary をまずは使ってみることにしましょう。 「シャッフルし、15000例の訓練データと4996例のテストデー
パーセプトロンの概観とディープラーニングへ - HELLO CYBERNETICS
パーセプトロンとサポートベクターマシンの考え方の違いをまとめます。 いずれも線形分離を達成するための手法ですが、線形分離ができない場合はそれぞれ違った手法で線形分離ができそうな問題へと変換していきます。実を言うと幾何的には両方とも同じ処理方法で解決をしようとしているのですが、その解決方法を見つける手段が異なっていると見ることができます。 パーセプトロンの発想 線形分離不可能な問題に対しての発展 ・補足 まとめ パーセプトロンの発想 パーセプトロンがいかにして問題を解決しようとするかは、簡潔に以下の図で表すことができます。ここでは簡単のために二次元の二値分類を行います。 プロットされたデータに対して、どの点がどちらのデータに属するのか（オレンジか青か）を教えることで、適当な分類直線(1)を少しずつ変えていき(2)、最終的に線形分離可能ならば分類直線を必ず見つけ出します(3)。 もっと高次元に
Python: 単純パーセプトロンを実装してみる
パーセプトロンは人間の脳にあるニューロンをモデルとした古典的な機械学習アルゴリズムの一つ。 ニューラルネットワークではパーセプトロンを多層化して使うのに対し、単純パーセプトロンは入力と出力の一階層のみで構成されている。 単純パーセプトロンには分かりやすい能力的な限界もあって、それは線形分離可能 (直線を引いてこちら側が A で、こちら側は B と分類できる) な問題しか解くことができない。 ただし、派生した様々な機械学習アルゴリズムが今も使われているので、学んでおく意味は大いにありそう。 パーセプトロンの考え方では、入力と重みの内積を出力にする。 重みは最初適当な値で初期化しておき、教師信号を元にその重みを変化させていく。 ようするに、教師信号に対する答えが正解ならそのまま、間違えたら正解に近いほうにちょっとずらす、というのを繰り返す。 サンプルコードの実行に必要なパッケージをインストール
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
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