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機械学習

スタンフォードの機械学習講座 第4週 ニューラルネットワーク入門

第4週はニューラルネットワークの入門編です。前半は定性的な説明でちょっと頭を休める感じなのですが、数学的な表現となるとこうなってしまいます。 プログラミング課題は手書き文字(数字)の認識問題です。データセットが予め用意さ …

スタンフォードの機械学習講座(4)Octaveの使い方

- Octaveチュートリアル – 講座のホームページの構成が変わってここまでが第2週の課程ということになりました。今回は基本的にOctaveの使い方と課題の提出についての説明です。これはできれば前回の課題を …

スタンフォードの機械学習講座(3)多変数の線形回帰

第4課のまとめ – 多変数の線形回帰 – ●データセット(住宅価格の例)のパラメータを4個に増やす。  hθ(x) = θ0*x0 + θ1*x1 + θ2*x2 + θ3*x3 + θ4*x4 …

スタンフォードの機械学習講座(2)1変数の線形回帰

第2課のまとめ – 1変数の線形回帰 – ●1入力1出力のデータセット(住宅価格の例)に線形回帰を適用する。 ●仮説の関数(Hypothesis Function) hθ(x) = θ0 + θ1 …

スタンフォードの機械学習講座

機械学習に関する本を2冊読んで興味がわいたので、スタンフォード大学のオンライン講座を受講してみることにしました。まあ基本的にビデオを見るだけなんですが。日曜日に第2課までやってみてなんとかなりそうな感触でしたので、最後( …

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