1. 第２回
「はじめてのパターン認識」読書会
2013/07/02（火）
@otanet

2. 自己紹介（@otanet）
• 背景： 2008年まで環境問題（廃棄物）を研究。
-産業廃棄物の不法投棄の実証分析
-最終処分場の跡地利用の環境評価
-用いた手法：ゲーム理論、統計解析
• 現在：不動産賃貸のFC本部にてWebのKPIの集計業務
に従事（6月30日に退職、転職活動中）
• スタンス：統計解析をパターン認識・機械学習に応用し
て、幅広い分析のできるマーケターとして活躍したい。
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3. 本日の担当箇所（2章前半 19:55～20:25）
第2章 識別規則と学習法の概要
まえがき
2.1 識別規則と学習法の分類
2.2 汎化能力
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4. まえがき
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パターン認識の流れ
（P2 図1.1より）
識別クラス特徴ベクトル
重さ
透過率
サイズ
穴の有無
…
10円
50円
100円
500円
識別不能
10円玉
50円玉
100円玉
500円玉
-
特徴抽出
識別対象
識別規則
入力データとそのクラ
スの照合・対応づけ

5. まえがき（2章）
・微妙に異なる100円玉の特徴ベクトル＝学習データ
・100円玉（新しい、古い、怪しい）⇔本物の100円玉：正しく識別すること＝汎化能力
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100円玉の場合（P8）と学習データ、汎化能力について
入力データとそのクラ
スの照合・対応づけ
100円玉
識別クラス特徴ベクトル
重さ
透過率
サイズ
穴の有無
…
-
-
100円
-
-
様々な
100円玉
-
-
-
特徴抽出
識別対象
識別規則
10円玉
50円玉
100円玉
500円玉
-
入力パターン 識別部特徴抽出部 出力

6. 2.1 識別規則と学習法の分類
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2.1.1 識別規則の構成法
-ベイズの最大事後確立法
-最近傍法（KNN法)
-パーセプトロン型学習回路・SVM
-決定木（CART、C4.5）
学習データセット
2.1.2 教師付き学習 2.1.4 教師なし学習
-パーセプトロン型学習回路・SVM -クラスタリング（自己組織型学習）
-決定木（CART、C4.5） -形質導入学習（効率化）

7. 2.1 識別規則と学習法の分類
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2.1.1 識別規則の構成法
→4つ
2.1.2 教師付き学習
→線形識別関数、2クラスの場合、3つ以上のクラス
の場合、学習データセットについて
2.1.3 教師付き学習と線形回帰
→2値の場合
2.1.4 教師なし学習
→すべてのデータ（クラスタリング）と一部のデータ
（形質導入学習）

8. 2.1.1 識別規則の構成法（概要）
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(c) 関数値 パーセプトロン型
学習回路
写像の実現方法
(d) 決定木 CART、C4.5
写像の実現方
法
決定木の終端
ノードでクラスを
分類
方法 代表例
(a) 事後確率 ベイズ推定法
写像の実現方法 事後確率の最大
のクラスに分類
(b) 距離 最近傍法
写像の実現方
法

9. 2.1.1 識別規則の構成法（概要）
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(c) 関数値 パーセプトロン型
学習回路
サポートベクトル
マシン
R関数 nnet()
主な参照先 7章・8章
(d) 決定木 CART、C4.5
R関数 rpart()
主な参照先 11章
方法 代表例
(a) 事後確率 ベイズ推定法
R関数 -
主な参照先 3章・11章
(b) 距離 最近傍法
R関数 hclust()
主な参照先 5章

10. 2.1.2 教師付き学習
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11. 例題2.1
11

12. 例題2.1
• 詳しくはP76-P78の例題6.2、6.3を参照のこと。
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13. 2.1.2（続き）学習と学習データその1
• 学習データ：入力データとそのクラスを指定したデータ
（＝教師データ）を対にしたデータセットのこと。
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識別クラス特徴ベクトル
重さ
透過率
サイズ
穴の有無
…
-
-
100円
-
-
様々な
100円玉
-
-
-
特徴抽出
識別対象
識別規則
10円玉
50円玉
100円玉
500円玉
-
入力パターン 識別部特徴抽出部 出力
学習データ 教師データ
識別クラス入力データ

14. 2.1.2（続き）学習と学習データその2
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15. 2.1.2（続き）学習と学習データその3
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16. 2.1.3 教師付き学習と線形回帰
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17. 2.1.4 教師なし学習
2.1.4 教師なし学習（自己組織型学習）
・クラスタリング：入力データ間の距離や類似度、確
率モデルに基づきクラスを自動生成
・形質導入学習：コスト削減のため、一部のデータの
み教師をつけて、そのほかは教師なしで学習を行う。
例）Webのテキストや画像・音楽データなど
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18. 参考文献一覧
1．平井（2003）「はじめてのパターン認識」 森北出版
2．石井他（1998）「わかりやすいパターン認識」
3．金編，金森・竹之内・村田著（2010）「Rで学ぶデータサイエン
ス 5 パターン認識」
4．金編，姜著（2010）「Rで学ぶデータサイエンス 3 ベイズ統
計データ解析」
5．金著（2007）「Rによるデータサイエンス」
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19. ご清聴ありがとうございました。
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