ロジスティックス回帰
出力を、0か1で予測することで、分類する
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K近傍法とK平均法
・K近傍法は、あらかじめ分類されたデータに対して、分類されていないデータを、対応づけさせるもの
・K近傍法は、教師あり学習となる
・K平均法は、データをクラスタ化するもの
・K平均法は、教師なし信号となる
分類
・分類を行うプログラム、もしくは、関数を分類器という
・データを2つのクラスへ分類する問題を、二値分類という
・線形分類器とは、入力 x に対して、分類結果を返す関数 f(x) が、次の形となるもの
f(x) = wx + b
ここで、w は、重みベクトル、bは、バイアス項とよばれる。
ロジステック回帰
・「0 or 1」「Yes or No」などへの分類のアルゴリズム
・その確率が、0と1の間の値で示される
