Pattern Recognition and Machine Learning

27：karino2：2017/01/06(金) 14:57:47: 4.1は関数でばりっと分類する方法。
英語ではdiscriminant functionと呼ぶ。

まず4.1.1は2クラスをバリっと分離平面で分けるという話を導出。これはまぁいいだろう。

4.1.2はそれをマルチクラスへ拡張する。
one-vs-restを複数使って分けるというのが単純に考えられるが、これだと曖昧な領域が出るとか。
で、全クラスの組み合わせだけの分類器作るという話もやはり曖昧な領域が出る。

そこで各クラスで実数値への射影を考え、その大小関係でクラスを決めるという話がある。
これがsingly connectedでconvexだという証明が。
convexは良いとしてsingly connectedってなんだろ？境界が線でたどれるという事かしら？

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