パターン認識のお勉強(はじパタ第２章メモ～識別,学習法概要～)

にゃんぱす＼(๑＾Δ＾๑)

前回に引き続き、

「はじめてのパターン認識、　平井有川著」

の続きをところどころ

イメージ化
自分の身近なものへの置き換え、意訳
箇条書き化

して、自分用メモとして記録。
　間違いがあったらすみません、では、はじパタ第２章～識別規則と学習法の概要～へ！

メモ

○汎化能力・・・識別規則が学習データにないデータを正しく識別できる能力。

代表的な識別規則の構成４つのイメージを↓に示す。

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○識別・・・入力⇒クラスに変換する写像ともいえる。

○学習・・・場合によっては重みwの調整ともいえる。(fx=w1x1+w2x2+・・)

○アフィン関数・・・例：f=b+w1x

○教師データ・・・クラスを持った学習データ
　　　　クラス表示例)
　　　　２クラス分類の場合・・・ {1,-1}
　　　　３クラス以上の分類時・・・t = (0,1,0,0,0,0,0)---K対1符号化(1 hot表現)

○回帰・・・教師のクラスが２値ではない場合、入力xに対し関数を出力するよう学習。
　　　　--被説明化変数・・・回帰の出力
　　　　--説明変数・・・・・回帰の入力

○教師なし学習・・・クラスが分かっているデータがない学習。入力データ間の距離、類似度など統計的情報でグループ分けするのが主目的。
　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　
○汎化能力評価・・・入力-クラス対データを学習データセットDLとテストデータセットDTに分ける。学習データで学習した識別規則をテストデータに適用することで測る。
　　　　　　　　　
汎化能力評価のための学習-テストデータの代表的な分け方を４つ↓にイメージで示す。

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