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。](https://www.simulationroom999.com/blog/wp-content/uploads/2023/11/02_分類問題-1024x369.png)
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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