これからはnoteの方に学習の記録を書いていきたいと思います！ 学習の記録 12回目 回帰と分類 2018/06/09｜ちひろ｜note（ノート） https://note.mu/chihirokun/n/n03d28aab5148

テーマ 回帰の実装 今日は線形回帰を実装の途中までやりました。 メモ matplotlib plt.legend() 凡例（ラベル）を適切な場所に表示してくれる 感想 Gradient descentが少し理解があやふや。偏微分ってワードから逃げてるので、もう一度理解してみる。

テーマ 回帰 www.codexa.net 今日もCodexaを使って勉強。 現在やっている講座は線形回帰をスクラッチ開発する事を目標にしています。 メモ numpyのメソッドや使い方がわからなかったのでメモ。 dot ベクトルの内積や行列の積 loadtxt でファイルの読み込み d…

テーマ 回帰 導入 今日も回帰なのですが、Codexaで勉強しました。基礎的な学習は無料でしかもかなりボリュームあるし分かりやすいです！動画形式で、かなりおすすめ。 www.codexa.net 同じ分野でも、微妙にアルゴリズムの式が違ったり、説明の仕方が違うので…

テーマ 回帰 今日のテーマも回帰なのですが、いつもとやり方を変えてみました。 How 最初に勉強時間を固定して、どんな事をやるかを見積もり勉強する。 今日の例で言うと 勉強時間 40分目標 回帰を初心者向けに説明する様に、復習。 その後にAidemyで回帰を…

テーマ 回帰 今日はネットの記事で回帰について勉強しました。少し知識が断片的になってきて、俯瞰できてない様に感じます。 単回帰分析 説明変数が1つのもの。 重回帰分析 ２つ以上の説明変数があるもの 最小二乗法の事をOLS(Ordinary Least Squares)と言う…

テーマ 回帰 へ〜！と思ったのは関数に関数を代入しても良いらしい。 関数には数字しか代入できないと思い込んでました。 合成関数って言うのかな？ 流れ 1.誤差を最小化する際に最小二乗法を使うが、その際に最急降下法を使う。 2.二変数関数なため、偏微分…

今日も回帰について勉強！ やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~ 作者: LINE Fukuoka株式会社立石賢吾 出版社/メーカー: マイナビ出版 発売日: 2017/09/21 メディア: 単行本（ソフ…

今日もこちらで勉強しました。 やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~ 作者: LINE Fukuoka株式会社立石賢吾 出版社/メーカー: マイナビ出版 発売日: 2017/09/21 メディア: 単行本（…

２日目 6/2 勉強の記録 今日は機械学習が得意とするタスクとは？をこちらの本で学びました。 やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~ 作者: LINE Fukuoka株式会社立石賢吾 出版社/メ…

AIdemy ディープラーニング基礎を途中までやり直し。 aidemy.net 一度自分でプロダクトを作ってからの学習だと吸収率が段違い。 ディープラーニングって注目する特徴を勝手に見つけてくれるという認識であってるのかな？だとしたら便利すぎじゃん。 やさしく…

初めまして、ちひろです！ なぜブログを始めたか 現在、機械学習エンジニアを目指して勉強しているのですが、情報発信の場が必要だと感じたため、ブログを始めました。 現在のスキル Aidemyさんで自然言語処理を勉強しちょっとしたアプリケーションを作った…