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Coursera Machine Learningの課題をPythonで: ex3(ロジスティック回帰で手書き数字認識)

はじめに 機械学習のイントロダクションとして世界一メジャーな存在となっているCoursera Machine Learning。Matlab/Octaveのプログラミング課題を勉強しがてらPythonで実装してみるシリーズ第3回です。 今回はex3の前半、ロジスティック回帰を用いて手書き数字を認識するタスク。データセットはMNISTのサブセットということで、20×20ピクセルのグレースケール画像が5000枚、これがMatlab […]

Coursera Machine Learningの課題をPythonで: ex7-1 (K-meansクラスタリングで画像圧縮)

CourseraのMachine LearningのMatlab/Octaveプログラミング課題をPythonで実装していくシリーズ。 今回は教師なし学習の最初の課題、K平均クラスタリングをやります。 はじめに:課題の内容 元画像(.png)は、RGBそれぞれ256階調で、1677万色のもの。この色情報を、K平均クラスタリングによって16のクラスタに分類し、16色の画像にするのが課題です。 PILライブラリのインストール 画像処理にはp […]

Coursera Machine Learningの課題をPythonで: ex6 (SVM パラメータの調整法)

はじめに CourseraのMachine Learningクラス(Andrew Ng先生)の課題をPythonで実装するシリーズ。 ex6ではサポートベクターマシン(SVM)を使った分類をやります。 線形SVM まずは線形(カーネルなし)SVMです。scikit-learnでは、機械学習のモデルのインタフェースが統一されており、どんなモデルでもインスタンスを作ってから model.fit(X,y) で学習できます。線形回帰であろうがロ […]

[Review] Machine Learning by Andrew Ng from Coursera

共著 @noway6064 前説 こんにちは、こちらの記事ではちょっと遅いかもしれませんが、Courseraの人気機械学習コースを社内の勉強会として、学習を行ったのでその記録をつけていきたいと思います。 内容が深いものになるのかは分かりませんが、もし何か読んでくださった皆様の気づきなどに貢献できましたら幸いです。 シラバス Introduction Linear Regression with Multiple Variables Lo […]

Courseraの講座 Machine Learning に日本語字幕をつけて、AndroidのMX Playerで視聴する方法

Courseraの創業者の一人 Andrew Ngさんが講義した機械学習のコースは無料で日本語字幕があるので、Androidスマホに入れてMX Playerで受講してみました。 (Karino2さんありがとうございます。「Courseraの機械学習のコースに日本語字幕をつけました」)。 Courseraの 機械学習のコース Machine Learning – Stanford University | Coursera h […]

Coursera Machine Learning (2): 重回帰分析、スケーリング、正規方程式

 機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講しているので、復習も兼ね学んだ内容を簡潔にまとめてみようと思います。  第二弾は、重回帰分析 (multiple linear regression)、スケーリング (feature scaling)、正規方程式 (normal equation)です。 過去の記事 Coursera Machine Learning (1): 機 […]

Coursera Machine Learning (8): 教師なし学習 (K-Means)、主成分分析 (PCA)

 機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講しているので、復習も兼ね学んだ内容を簡潔にまとめてみようと思います。  第八弾は、とうとう教師なし学習 (Unsupervised Learning)に入っていきます。K-Means、PCAという、わかりやすく、役に立つアルゴリズムを学びます。 過去の記事 Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは […]

Coursera DeepLearning Course3 Structuring Machine Learning Projects Week1 学習メモその1

随時更新中 はじめに この週では実際に機械学習・DeepLearnigの技術をプロジェクトに導入してシステムの開発・構築を進めていく際のノウハウを紹介している。 Week1で学習すること メトリクスの選定 訓練・テストデータセットの分割 上限理論値(Bayes Error)の設定 Human Performanceを上回るには Setting up your goal Single Number Evaluation Metric Si […]

13分でわかるロジスティック回帰

本記事では、こちらのサイト を参考にロジスティック回帰(Logistic regression)による分類問題の解き方を説明します。 ロジスティック回帰 ロジスティック回帰とは(2値分類版) 入力 $x \in \mathbb{R}^n$ を二つのクラスに分類する問題は、入力 $x$ を出力 $y \in \{0,1\}$ に割り当てる問題だととらえることが出来ます。ロジスティック回帰では 入力が$x$のときに出力が $y=1$ となる […]

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