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（ …
