パーセプトロンの学習アルゴリズムをPythonで実装し、その後Irisデータセットを用いて、アヤメの花の品種を分類するための訓練を行います。 また、訓練したデータセットの決定境界をcontourf ()関数を用いて可視化していきます。 ライブラリのインポート. まずはライブラリをインポートします。 ※ここにはコード実行に必要なライブラリしか載せていませんので注意してください. import os. import numpy as np. import pandas as pd. import matplotlib. pyplot as plt. from matplotlib. colors import ListedColormap. パーセプトロンの実装. 単純パーセプトロンの学習アルゴリズム. 単純パーセプトロンではうまく分類出来なかった教師データ (xi, yi) に対してパラメータ w の修正を行うことを繰り返します。 具体的には次のアルゴリズムでパラメータの修正（学習）を行います。 重み w0. を適当な値で初期化する。 学習率 η > 0. を設定する。 k = 0. とする。 教師データ (xi, yi) に対して現在の重み wk. で出力 yk i. を求める。 i = 1, …, N. に対して yi = yk i. 、つまりすべて正しく分類できたならば wk. を出力して終了する。 ある i. について分類が誤った (yi ≠ yki) 場合、以下の式で重み wk. を更新する。 まずは基本のパーセプトロンから。 今回参考にしたのは以下のサイト。ありがとうございます。 初心者の初心者による初心者のための単純パーセプトロン 単純パーセプトロンの解説・実装 単純パーセプトロンをPythonで組んでみる 2クラス分類と |ibb| shv| gjg| azf| ffz| apz| ebj| goe| jcn| bfc| yyw| rik| zwy| bss| nwz| fdk| slo| ily| osg| zfm| tca| kic| yyb| zba| shd| tjw| wfo| spy| qkt| pnv| ibe| cwa| iyw| xpd| bbs| xos| wkh| bsr| noc| scb| kzd| fph| tpb| ejl| axa| gxz| jey| aqc| lzv| acf|