わかりやすいパターン認識

ニューラルネットワークの実装

はじめに shop.ohmsha.co.jp わかりやすいパターン認識の第 3 章でニューラルネットワークの誤差逆伝播法が説明されていたので実装してみた。 コード コードはこんな感じ。scikit-learn の make_moons 関数で生成したデータを学習させてみた。 from matplotl…

Widrow-Hoff の学習規則でクラス分類

はじめに shop.ohmsha.co.jp わかりやすいパターン認識の第 3 章で Widrow-Hoff の学習規則が説明されていたので実装してみた。 コード コードはこんな感じ。それぞれ 2 次元正規分布に従う 2 クラスのパターンで学習してみた。パターンはわざとクラス間で一…

パーセプトロンで多クラスの分類

はじめに shop.ohmsha.co.jp わかりやすいパターン認識の第 2 章で多クラスを分類するパーセプトロンが説明されていたので実装してみた。 学習データは パーセプトロンで Iris データセットの 2 クラス分類 - 研究会 の時のように Iris データセットを使おう…

パーセプトロンで Iris データセットの 2 クラス分類

はじめに shop.ohmsha.co.jp わかりやすいパターン認識の第 2 章でパーセプトロンが説明されていたので実装してみた。 学習データは scikit-learn が提供している Iris データセットを使った。 Iris (アヤメ) データセットは Setosa, Versicolour, Virginica…

Nearest Neighbor 法で MNIST データセットの分類

はじめに shop.ohmsha.co.jp わかりやすいパターン認識の第 1 章で k-NN 法が説明されていたので、MNIST データセットを分類してみる。 コード コードは以下の通り。特徴ベクトルとしてはピクセルごとの濃淡値をそのまま使い、距離尺度としてはユークリッド…