機械学習に詳しくなりたいブログスマートフォン用の表示で見る機械学習に詳しくなりたいブログ機械学習や数学について勉強した内容を中心に書きます。記事は数学的に厳密でなかったり誤りを含んでいるかもしれません。ご指摘頂ければ幸いです。線形識別を勉強していこうと思っています。属するクラスは何なのかを識別するというもの。線形回帰よりはちょっと機械学習っぽい感じですね。識別関数は、例えばのように表されます。式(1)は、定数の入力1を使えばと書けます。線形回帰でも多項式を式(2)のような形で表していたのと同じですね。下図のような感じです。黒い平面が識別関数で、正なら赤色のクラス、負なら青色のクラスに分類しています。同じように3クラスに分類する問題を考えるとうまくいきません。用いると、各々の出力の正負の組み合わせにより、4つのクラスが生じてしまうためです。用意し、入力を各識別関数に通した結果、出力が最大のクラスに属する、と判断することで対応可能です。適当な識別関数を作って、3クラス、5クラスをこの方法で分類するとどういう領域となるのか実験してみました。なんか線形識別を扱う記事で見たことのあるような雰囲気の図ができました!この方法で分類できる領域は必ず凸領域(領域内の任意の2点を結んだ直線は、常に領域内である)になります。