TechMemoこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。機械学習パターン認識と機械学習、第4章「線形識別モデル」に入って図4.4、図4.5の再現を行います。4.1.3の最小二乗法による識別ですが、ノイズが混ざると上手く分類できない点、多分類になると上手く機能しない点が図の4.4、4.5で説明されてます。4.3.2で説明されるロジスティック回帰であればその両方の面で機能することが同様に図の4.4、4.5で表されてます。境界面の求め方について詳しい解説は、PRMLやはじパタにお任せするとして、実装にあたっての流れだけ簡単に示します。(4.16)を解くことによって求める。境界面から遠い部分に加えられたデータの影響で識別しきれてないのがわかりますね。次に図4.5多クラス問題でも最小二乗法による識別が機能しないことが表され、その対応策としてロジスティック回帰による分類が挙げられてます。実装の大まかな流れ1クラスk毎の求めたい識別境界はそれぞれ同様に(4.13)。求め方も上記の流れとほぼ同様です。{W}}を求めたいです。式の中にソフトマックス関数が入っているため解析的に求められないので、IRLS(反復重み付き最小二乗法)で求めることになります。4IRLSを実行するにあたり、各クラス間ごとのヘッセ行列を(4.110)で求めます。right")結果きちんと分類できました。ベイズ推定」の実装です。(1)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!tkzsさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。