machine learning - Stanford university

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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(20課ぐらい)までがんばってみようかなと思っています。理系の大学生ならいけるのではないでしょうか。先生はAndrew Ng先生という先の本にも出てきた有名なひとなのですが、学生のレベルに合わせて非常に丁寧に説明してくれています。
日本人にとっては英語がネックになりますが、日本語の字幕も出せますししゃべるスピードを遅くすることもできます。ただしときどき確認のクイズや課末の試験があり、こちらは英語のみとなります。

--内容のまとめ--

第1課 イントロダクション
●教師有り学習(supervised learning)
いくつかのデータセットがありそれらの(正しい)入力ー出力関係がわかっている。新しい入力を与えたとき正しい出力を予測させる。これには2種類あり、
  ・回帰(Regression):出力が連続値 例)住宅の価格予測
  ・分類(Classification):出力が離散値 例)腫瘍が良性か悪性か予測
●教師なし学習(unsupervised learning)
データの属性が自明でないデータ群について、自動的に分類を行なわせる。
  例)ニュース記事の自動分類 音声分離

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