教師あり学習

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教師あり学習について記事にまとめました。

 

教師あり学習

「教師」というのは、データに付随している正解となるラベルのことです。

例えば、写真のデータであれば、その写真に写っている内容が猫なのか、犬なのかという写真を分類する時のカテゴリーのラベルが付随しているということです。

また、手書きの数字「8」であれば、その画像データは「8」だというラベルとなります。「8」というラベルがこの文脈でいう「教師」となります。分類器を訓練するためにはこのラベルが必要です。

続いて、教師あり学習は何をするものなのか、何ができるかについて見ていきましょう。

また、下の図解のように、便宜上同じラベルの写真データを同じフォルダに入れて、そのフォルダ名がラベルになっているケースもあります。

 

▼フォルダがラベル(教師)になる

 

教師あり学習のタスク

分類(classification)とは

スパムフィルタも分類という処理になります。処理の結果はスパムかどうかというクラス(class)に分けることになります。

リンゴかミカンの写真を見せて、どっちなのかを教えてくれるのも分類です。例えば、リンゴは「0」、ミカンは「1」というクラスにするという具合です。

 

回帰(regression)とは

分析対象の一連の特徴量(feature)(例えば、アパート・住宅の築年数、立地、家賃の金額など)からターゲットの数値(例えば、ある場所のある中古アパートの家賃)を予測することは回帰と言います。

下の図解のように、対象データの分布から、そのデータを「表現」できる直線を見つけ、予測したいデータに対して、この直線を使って計算ができます(XからYを計算できます。あるいはYからXを計算できます)。

 

 

教師あり学習の重要アルゴリズム

・k-NN(k近傍法)

・線形回帰(linear regression)

・ロジスティック回帰(logistic regression)

・サポートベクたるマシン(SVM: support vector machine)

・非線形SVM

・決定木(decision tree)

・ランダムフォレスト(random forest)

 

SVMも決定木も、ランダムフォレストも一つの関数、超平面を探すことです!

教師なし学習

機械学習・深層学習のためのPython環境構築(PC版)

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