Pure python implementation of various ML algorithms. Summer term 2019 class "Aprendizaje Automático" (72.75) at ITBA university.

Simple Perceptron Implementation

教師あり学習。線形分類器。視覚と脳の機能をモデル化したものであり、パターン認識を行う。入力層と出力層のみの2層からなる、単純パーセプトロン (Simple perceptron) は線形分離可能な問題を有限回の反復で解くことができる一方で、線形非分離な問題を解けないことがマービン・ミンスキーとシーモア・パパートによって指摘された。

"The earliest predecessors of modern deep learning were simple linear models motivated from a neuroscientific perspective. These models were designed to take a set of n input values, and associate them with an output y. These models would learn a set of weights and compute their output" (Goodfellow, Bengio, & Courville, 2016, p. 14).