【入門】分類問題【数値計算】

【入門】分類問題【数値計算】 数値計算
【入門】分類問題【数値計算】

分類問題とは?

分類問題とは、名前の通りで、
とある集合を、複数のクラスへ分類すること。
こういう図で説明されることが多い。

分類問題、犬、猫、便宜上、2次元のパラメータで分類できるような図になっているが、実際には大量のパラメータで分類を行う。

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。

雰囲気としては、線形分類の方が簡単。

よって、最初は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

分類手法はいろいろあるが、
おおよそ以下になる。

  • 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

本来であれば、すべての分類手法を取り扱いたいが、
ここでは、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。
先ほどの説明予定の内容を再掲。

  • 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)

パーセプトロンを中心にやるとは言ったが、
最初にやるのは形式ニューロン。

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になる。
割とはっきりした性格だから、これからやる方が良いが分かり易いだろう。

まとめ

  • 本シリーズは分類問題を扱っていく予定。
  • 機械学習のカテゴリわけを簡単に説明。
  • 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。

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