python機械学習プログラミングという本を読んでいて、Irisのデータを使ってパーセプトロンで学習しています。X軸を萼片の長さ、Y軸を花弁の長さとしてプロットを取っています。青色のプロットと赤色のプロットは種類の違いを表しています。
最終的に重みWとして、W[0]はバイアスで、W[1]はX軸の重みで、W[2]の重みです。学習した結果次のようになりました
python
1W = [-0.4, -0.68, 1.82]
こちらの解釈は図からも明らかなように種類を分けるにはX軸の値より、Y軸の値が重要であるから、W[1]のX軸に対する重みはマイナスにして影響を小さくし、W[2]のY軸に対する重みはプラスにして影響を大きくしているという解釈でよろしいでしょうか?
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追記
python
1# 0 = -0.4 -0.68x + 1.82y 2x_begin = 0 3x_end = 8 4 5 6x = np.linspace(x_begin, x_end, 5) 7y = (0.68 / 1.82)*x + (0.4 / 1.82) 8plt.plot(x, y) 9
このようなコードですることができました。ただ、ほんとは違った線になっているので、僕の出した値が間違っているようです。
0 = -0.4 -0.68x + 1.82y
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2018/02/20 03:02