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…

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…

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…

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…

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…

機械学習を学習する上で学習データを準備するのに苦労する場面がよくある。 今回は MNIST データセットと呼ばれる、機械学習のベンチマークでよく使われるデータセットの使い方をまとめる。 MNIST データセット MNIST データセット は手書き数字文字データを…