github.com
機械学習の基礎とあって、単純ではある。
帰納学習、複数の事象からそのパターンを抽出する学習のことで、今回の方法はその基礎だそうだ。
逆の言い方をすればパターンを見つけるための学習ともいえる。
このケースではランダムで認識パターンを作成、パターンに対して学習データを与えて正答率が良ければ残す。
そんなループを繰り返すことで、精度を上げていくというアルゴリズム。
ただ、学習効率のいいものかといえば微妙なパターンではある。
元のコードがあまりにも一筆書き過ぎてもやっとしたので少し変えた。
