線形分離とは
線形分離とは、教師あり学習の分類問題において、データを2つ以上のクラスに分類する際に、直線(または超平面)を使ってクラスを分けることができる場合のことを指します。つまり、特徴空間内の各クラスのデータが、1つの直線で分離可能な場合に線形分離可能と言います。これは、ロジスティック回帰や線形サポートベクターマシンなどのアルゴリズムが適用可能な状況を指します。一方、線形分離不可能な場合は、非線形分類アルゴリズムを使用する必要があります。
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線形分離とは、教師あり学習の分類問題において、データを2つ以上のクラスに分類する際に、直線(または超平面)を使ってクラスを分けることができる場合のことを指します。つまり、特徴空間内の各クラスのデータが、1つの直線で分離可能な場合に線形分離可能と言います。これは、ロジスティック回帰や線形サポートベクターマシンなどのアルゴリズムが適用可能な状況を指します。一方、線形分離不可能な場合は、非線形分類アルゴリズムを使用する必要があります。
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