機械学習
パーセプトロン
切片付き線形分類器をエポック単位で更新し、正解率・更新数・収束または上限到達を返します。
- TIME
- O(esd)
- SPACE
- O(d+h)
e = エポック数、s = 標本数、d = 特徴量数、h = 履歴上限 / 上限: 標本2〜1,000、特徴量1〜16、エポック1〜10,000、e×s×(d+1)≤5,000,000、ラベル0/1
線形分離可能な二値データを単純パーセプトロンで学習します。
機械学習
切片付き線形分類器をエポック単位で更新し、正解率・更新数・収束または上限到達を返します。
e = エポック数、s = 標本数、d = 特徴量数、h = 履歴上限 / 上限: 標本2〜1,000、特徴量1〜16、エポック1〜10,000、e×s×(d+1)≤5,000,000、ラベル0/1
線形分離可能な二値データを単純パーセプトロンで学習します。