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前提知識
■分類問題とは
分類問題とはデータをそれぞれのカテゴリに分類する事で、例として、昆虫のオスとメスを身長と体重から分類したり、文字が何が書いてあるかを分類します。
分類問題を解く方法にはロジスティック回帰やニューラルネットワークなどがありますが、これらはパーセプトロンという概念の計算手法が用いられます。

■学習とテスト
分類問題を解くには大きく2段階の手順があります。先ずは今あるたくさんのデータからある属性に分類するための特徴を探し出します。それを学習といいます。
しかし今あるデータを分類しただけではあまり面白みがなく、次に行うのは学習結果を用いて新たなデータがどの属性に属しているかを的中させます。これをテストといい、これが分類問題の最終目的となります。

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