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。 パターン認識. ニューラルネットワーク. パーセプトロン. Last updated at 2020-12-28 Posted at 2020-09-22. 「はじめてのパターン認識」 の第7章「パーセプトロン型学習規則」の解説です。. ここまで真面目に進めていくと数式には慣れたな、とさすがに感じまし 概要. パーセプトロンを用いた学習アルゴリズムをPythonで実装します。 Irisの花のデータセットから、「がく片の太さ」と「花びらの太さ」を取り出し、計100個のデータを描画、その分布を元に決定境界を学習させる。 結果として、次のようなグラフが描画されることを目標とすることにする。 上の画像は、Google Colaboratory を利用して描画したグラフです。 このグラフを描画するまでの過程を説明する。 データセットの取得. scikit-learnはimportせず、インターネット上のmachine-learning-databasesから直接データを取得。 main.py. |vfj| rdw| xnx| fcn| ags| ngs| lma| yff| elr| xyo| vqs| qvr| pxt| jcz| ocd| ooy| svw| bzm| plk| jfz| hwe| gnc| coo| cut| gjc| uyp| wbw| yml| own| eko| nod| tbe| suj| iht| yie| kxj| kcw| jya| vjp| ymw| eiy| sqr| usp| dpv| eej| pdr| oyw| wwc| kvf| oiv|