第6章 k平均法: 教師なしモデルの基礎 k平均法は教師なし学習モデル。 与えられたトレーニングセットをクラスタリングする方法。 いままでの教師あり学習では、トレーニングセットは目的変数$t_n$を持っていた。 そうしたデータを分析し、未知のデータに対し…

5章 ロジスティック回帰とROC曲線: 学習モデルの評価方法 ロジスティック回帰は、パーセプトロンと同じ分類アルゴリズムの一つ。 確率を用いた最尤推定法でパラメーターを決定する点が異なる。 確率を用いる事で、未知のデータの属性を推定する際に違いがあ…

第4章 パーセプトロン : 分類アルゴリズムの基礎 複数の観測値があるときに、$ t=\pm 1 $ に分類するような直線を発見する問題。 最小二乗法に類似の「誤差関数」を使って解く。 ただし「紙と鉛筆による計算」では解けない。 数値計算をしてパラメータの修正…