分類問題 の記事一覧

【pytorch】深層学習の非線形分離性能を確認する

ニューラルネットワーク(深層学習)を用いた分類機は、非線形分離性能があることが知られています。 非線形の分離性能とは、データに対して直線ではない、分類境界を引くことができる性能のことです。 例えば、次のような渦巻き上のデ […]

【python】カテゴリ変数をOne-Hot-encoding化する

カテゴリ変数をOne-Hot-Encoding化することは、機械学習やデータサイエンスの実務をおこなっていると頻繁に操作することになると思います。 今回は、One-Hot-EncodingをPythonで実行する方法につ […]

【pytorch】ニューラルネットでMNISTの分類しながらpytorchの使い方を学ぶ

pytorchはディープラーニング用のライブラリです。ディープラーニング用のライブラリとして、他に、Kerasやtensorflowなどがありますが、pytorchは近年非常に利用され始めてきています。よく深層学習の最新 […]

【損失関数】交差エントロピー誤差の概要と関数系を理解する

交差エントロピー誤差(Cross Entropy Error, Cross Entropy Loss)は、深層学習の分類問題で非常によく利用される損失関数です。 交差エントロピーと聞くと、初めて遭遇した人にとっては、もの […]

【機械学習】混同行列やTP, TN, FP, FN 等の評価指標を分かりやすく解説

機械学習の分類モデルの評価する際には、評価指標として混同行列をはじめ、PrecisionやRecall、F1値など様々な概念が登場します。 機械学習や深層学習系の多くの論文や、データサイエンスの結果をまとめるのに、これら […]

【SVM】サポートベクトルマシンでMNISTの分類をする

今回は、サポートベクトルマシン(Support Vector Machine, SVM)を用いて、MNISTの画像分類に取り組んでみます。 サポートベクトルマシンは理論を勉強するとなかなか難易度が高いのですが、Pytho […]