機械学習 サポートベクトルマシン – Python機械学習第三章学習メモ
最近Python機械学習を読み進めているのですが、その学習メモです。 前回はこちら SVM最適化の目的 マージンを最大化すること マージン：超平面（決定境界）と、この超平面に最も近いトレーニングサンプルの間の距離 サポートベクトル：超平面に...
2017-10
機械学習 
機械学習 ロジスティック回帰 – Python機械学習第三章学習メモ
最近Python機械学習を読み進めているのですが、その学習メモです。 前回はこちら ロジスティック回帰 分類モデルの一種 実装しやすいが効果があるのは線形分離可能なクラスに対してのみ 一対多(OvR)手法に基づいて多クラス分類モデルとして拡...
機械学習 パーセプトロン – Python機械学習第三章学習メモ
最近Python機械学習を読み進めているのですが、その学習メモです。 前回はこちら パーセプトロン irisデータセット用い、scikit-learnのパーセプトロンでトレーニングする 特徴量は萼片の長さと花弁の長さ トレーニングデータの生...
機械学習 ADALINE – Python機械学習第二章学習メモ
最近Python機械学習を読み進めているのですが、その学習メモです。 前回はこちら ADALINE パーセプトロンとの違いは、重みの更新方法 パーセプトロン：単位ステップ関数 ADALINE：線形活性化関数 \(\phi(z)\) 目的関数...
機械学習 パーセプトロン – Python機械学習第二章学習メモ
最近Python機械学習を読み進めているのですが、その学習メモです。 パーセプトロン 用語 入力値：\( x \) 重みベクトル：\( w \) 総入力：\( z = w_1x_1 + ... + w_mx_m = w^Tx \) しきい値...