バックナンバーはこちら。
https://www.simulationroom999.com/blog/compare-matlabpythonscilabjulia4-backnumber/
はじめに
分類問題についてもう少し掘り下げた説明をする。
あと、形式ニューロン、パーセプトロンについても簡単に触れる。
登場人物
博識フクロウのフクさん
イラストACにて公開の「kino_k」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=iKciwKA9&area=1
エンジニア歴8年の太郎くん
イラストACにて公開の「しのみ」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=uCKphAW2&area=1
分類問題とは？
で、分類について簡単に説明してもらえると助かるかな。
まぁ、名前の通りなのだが、
とある集合を、複数のクラスへ分類すること。
だな。
それで理解できるんだったら、そもそも聞いてない・・・。
こういう図で説明されることが多い。
こんな感じで線を引いて分類するってことか。
線形分類と非線形分類
ちなみに、この画像のように境界線が直線で分類できるものを線形分類。
境界線が直線ではなく、曲線だったり、角があったりする場合は非線形分類。
と呼ばれるな。
雰囲気としては、線形分類の方が簡単だったり？
そうだね。
ということで、最初は線形分類をやって、
そのあとに非線形分類をやるって流れが良いだろう。
分類手法
で、具体的な手法とはどんなのがあるの？
おおよそ以下だな。
- 決定木
- ロジスティック回帰
- サポートベクターマシン
- ナイーブベイズ
- パーセプトロン
よくわからんが、これを全部やる感じ？
いんや。
前回も言ったが、ニューラルネットワークに繋がるルートとして
パーセプトロンを中心にやっていくことになる。
そういえば、前回、以下の手順でやってくって言ってたね。
- 形式ニューロン
- 単純パーセプトロン
- 多層パーセプトロン(ニューラルネットワーク)
あれ？
パーセプトロンをやるって言ったけど、
最初にあるのは形式ニューロンってやつだね？
形式ニューロンは、パーセプトロン、ニューラルネットワークのご先祖様みたいな位置づけだな。
割とはっきりした性格だから、これからやる方が良いと思って。
なるほど。
中身はまだわからんけど、シンプルなものから徐々にやっていくってことか。
そうそう。
まとめ
まとめだよ。
- 分類問題について簡単に説明。
- 分類手法について列挙。
- この中のパーセプトロンをベースに話を進める。
バックナンバーはこちら。
コメント