日目の記事になります。いう、どこにでもよくある話を書いています。取り組み始めたばかりの(自分を含めた)エンジニア向けの記事となっています。その前提となる知識について軽く説明していきます。いうのは、「オンライン学習」ができる「教師あり」の「クラス分類(二値分類)」アルゴリズムです。いうと、例えば「海賊船からかっぱらってきた金貨のようなものを、事前に明らかになっている数十枚のコインの真贋の情報をもとに、その体積と重さから真贋を見分ける」ことができるようになります。手法ではないですが、言い換えれば安定して使える「枯れた技術」として使うには十分ではないでしょうか。ありますので、詳しく知りたい方はこちらをご参照いただくのがいいかと思います。みたいなもの)をもとに、それらをラベルに従って分類してくれるモデルを作る・更新する(=学習する)」となるでしょう。オンライン学習の特徴としては、以下に示すものがあります。大量のデータをもとにモデルを作る必要があっても、全データを同時にすべて取り扱う必要がない(主記憶装置にやさしい)。モデルの更新に利用したデータを不要となれば破棄することもできる(二次記憶装置にやさしい)。1回1回のモデルの更新にかかる計算量が小さい(演算装置にやさしい)。次に「教師あり学習」について。教師あり学習というのは「正解の状態が明らかになっているデータ(訓練データ)をもとにモデルを作成する」学習になります。具体例でいうと今回取り上げている「クラス分類」がそれにあたります。対する用語として「教師なし学習」がありますが、こちらは「クラスタリング」などが例に挙げられます。最後は「クラス分類」について。みたいなもの)をもとに、それらをラベルに従って分類してくれるモデルを作る・更新する。ラベルが未知のデータを予測して分類してくれる」お仕事と表現できるかと思います。...とは言え、私自身、数式がそれなりにふんだんに使われた論文をすらすらと読めるほど数学リテラシーが高いわけではないので、重要な部分だけをピックアップして軽く説明します。(下図参照)ここにある式を頑張って実装すればいいわけです。列ベクトルであることに注意をすれば比較的容易に数式を読み解けると思います。行弱のコードになります。式をもとにした実装がほとんどになっているようです。式での実装をしました。