■ はじめに
パターン認識（Pattern recognition）について扱う
■ 段階
* パターン認識は、以下のような段階を踏む。
【A】 学習（訓練）段階
* 訓練データを処理してクラスの特徴を抽出する段階
【B】 分類段階
* 新しい分類ラベルのついていないデータを分類(Classify)する段階
■ 論理
* パターン認識は、以下の理論が関係する 【１】 最近傍法(さいきんぼうほう, nearest neighbour algorithm) 【２】 決定木（decision tree） / ランダムフォレスト 【３】 ニューラルネットワーク（Neural network）
【１】 最近傍法(さいきんぼうほう)
* パターン認識のアルゴリズムの内の一つ。 * ざっくり言うと、「近いデータに合わせる」 * 一般的に、「ユークリッド距離」で計算する
http://www5.ocn.ne.jp/~shinya91/csm/332csm_knn.html
【２】 決定木 / ランダムフォレスト
決定木 （decision tree）
* 条件分岐を木構造のように繰り返しデータを分類する手法 ⇒ 言葉で説明するより、以下の図見たほうが理解は早い
https://www.randpy.tokyo/entry/decision_tree_theory
https://dev.classmethod.jp/articles/2017ad_20171211_dt-2/
ランダムフォレスト （random forests）
* 決定木をたくさん生成し、多数決する（または平均を取る）ような手法 ⇒ 決定"木を集めたから、ランダム"フォレスト（森）"。
例）「傘を持っていくべきか？」という命題を考えた場合
「既に雨が降っているか？ (Yes or No)」 「雲っているか？ (Yes or No)」 「湿度は高いか？ (Yes or No)」 など、複数の質問により、その命題を解決する。
不純度 （impurity）
* 分類をする際に、どれだけ他のクラスのデータが混ざっているかの度合い cf. impurity イムピュリティ = 不純、不道徳、不純物、混入物 ⇒ 決定木は、不純度が一番小さくなるような条件を分岐する 【不純度の指標】 １）ノードにおける誤り率 ２）ジニ係数（GINI coefficient、イタリアの統計学者、GINI さんが考案） ３）交差エントロピー（entropy）
関連用語
* 目的変数(objective variable) ⇒ 予測したい変数 * 説明変数(explanatory variable) ⇒ 目的変数の因果関係における原因を表す変数 e.g. y = 2x (yが目的変数で、xが説明変数)
https://future-chem.com/ames-decision-tree/
【３】 ニューラルネットワーク
実際の脳の動きは * 脳の中には多数のニューロン（神経細胞）が存在している。 各ニューロンは、多数の他のニューロンから信号を受け取り、 他の多数のニューロンへ信号を受け渡している。 脳は、この信号の流れによって、様々な情報処理を行っている。
* 上の仕組みをコンピュータ内に実現しようとしたものが ニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク
CNN;Convolutional Neural Network)
https://screwandsilver.com/cnn_convolutional_net/
https://www.hellocybernetics.tech/entry/2016/12/23/000557
