Yabu.log

ITなどの雑記

Machine Learning

Octaveの基本的な使い方

機械学習のプロトタイプを作るのはOctaveが効率的らしい。 RやPythonなどを使う人もいるが、入門者が学習目的で学びながら作成したり、 プロトタイプを作るのにはOctaveが一番効率的、とのこと*1 基本的な演算 加減乗除冪 %はコメントです。 5+6 % 加 3-2 % …

Coursera Machine Learning week2 その1

重回帰分析 (multivariate linear regression) 重回帰分析の場合の目的関数 フィーチャースケーリング(Feature Scaling)とmean normalization Feature Scaling mean normalization 最急降下法の学習効率の選び方について データのフィットさせる仮説関数の形…

Coursera Machine Learning week1 その3

行列とは ベクトルとは 行列の足し算 行列の掛け算 行列とベクトルの積 行列と行列の掛け算 単位行列(Identity Matrix) 逆行列 行列の転置(transposition) 感想 行列とは 大括弧に閉じられた数字の配列のこと上の例は3*2の行列。(行数*列数で表現する)と表す…

Coursera Machine Learning week1 その2

week1の内容が長すぎるので3つに分けます 最急降下法(Gradient Descent) 最急降下法(Gradient Descent)を二条誤差目的関数(Squared error function)に適応して目的関数のパラメータを求める方法 最急降下法(Gradient Descent) 学習効率(Learning rate): 導関…