科学の箱

科学・IT・登山の話題

機械学習

仕事で始める機械学習 – 2.機械学習で何ができるか – 分類 – パーセプトロン

投稿日:

パーセプトロン

判別式

それぞれのデータに対して重みづけした値

ヒンジ損失

パーセプトロンの損失関数をヒンジ損失という。パーセプトロン基準とも呼ばれる。

sum(wx) 状態 ラベル label*sum(wx) ヒンジ損失 備考
正解 1 >0 0
正解 -1 >0 0
不正解 -1 <0 -∞~0 重みもしくはxが大きいほど損失関数は大きくなる
不正解 1 <0 -∞~0 重みもしくはxが大きいほど損失関数は大きくなる

目的関数

生成されたモデルがどの程度データとあっているかを表す関数を目的関数という。目的関数 = すべてのデータにおける損失関数の和であらわされる。

SGD

  1. ある重みについてヒンジ損失をすべてのデータに対して求め、合計する=目的関数の算出
  2. 各重みにおける目的関数の勾配を求める
  3. 勾配が負であるときには該当の重みを増やす→増やすことで目的関数が低くなる
  4. 勾配が正であるときには該当の重みを減らす→減らすことで目的関数が低くなる

ステップ関数

パーセプトロンの活性化関数。入力データと重みから計算された値を出力にする変換する関数。ステップ関数はX軸は入力データと重みの計算値、Y軸は出力値(1もしくは-1)である。

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-機械学習

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

手書き数字のデータセットについてイメージを確認

sklearnには手書き数字のデータが用意されている。このデータはイメージの分類モデルを学ぶためによいスタートである。今回はこのバイナリデータを読み込み、イメージとして確認する。 内容 load_di …

no image

仕事で始める機械学習 – 4章 システムに機械学習を組み込む

機械学習アーキテクチャ 学習方法としては3つのパターンがある バッチ処理で一括学習 バッチ処理で逐次学習 リアルタイムで逐次学習 学習と予測パターンの提供方法としては4つのパターンがある バッチ学習- …

no image

スピアマンの順位相関

スピアマンの順位相関を利用して県のデータを使った相関係数を出してみる。 持家普及率を自動車普及率のランキングは、土地がせまいほど低く、有効な土地が広いほど高くなるために順位相関があると考えられる。 持 …

no image

irisをナイーブベイズで分類

ナイーブベイズの概要 ナイーブベイズは教師ありの分類アルゴリズムの一つである。 計算アルゴリズムとしてはベイズ定理を用いている。 機械学習における特徴としてはいかがある 実装が簡単であり、複雑なハイパ …

no image

線形回帰とリッジ回帰とラッソ回帰の違い

用語 線形回帰 データから平均二乗誤差を最低にするパラメータΘを求めて、直線で回帰すること $$ y = Θ_0 + Θ_1 \times x $$ コスト関数 損失関数とも呼ばれる。実際のデータと予 …

2019年11月
« 10月   12月 »
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
252627282930  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー