Week2 / Normal Equision 正規方程式。最急降下法で漸近的に得ていた最適値を一発で出すための方程式。 偏微分と解析学わからないとわからない領域に入ってきたが、後でフォローしてもらえるらしい。 訓練データとその答えを別の行列とベクトルとして扱って…

Week 2 / Multivariate Linear Regression 多変量線形回帰について取り扱う。多分ここからOctaveをガツガツつかっていくんだろうなー。 ここまでで取り扱ってきた線形回帰は、ひとつの入力値にくわえてθ(0)とθ(1)を扱うことで予測を行ってきた。 しかし入力…

Week 1 / Linear Algebra Reviewの続きから 行列の掛け算は、行の要素と列の要素をそれぞれ掛け算して結果をすべて足した値を結合した行列になる。 [[1 2] [3 4] [5 6]] かける [7 8] は [23 53 83] となる。 これをふまえて、複数の値x(10, 15, 20)に対する…

Integrantといえばductのバックエンドにある状態管理ライブラリだが、ductを触っているとチラ見えしてくるので、一度生で触ってなんとなく雰囲気が分かるようにしておこうと思う。 Explicity vs Implicity(magic) Java界に君臨するSpringBootを触ったことが…

ななめよみしてなんとかテストにパスした Week 1 / Parameter Learning 線形回帰以外に最急降下法というのがある。 ある目的関数Jに対して、その最小値を取りたい。 そこで、θ(0)とθ(1)を少しずつずらして最小値、あるいは局所的最小値を探す。 最急降下法(G…

Week 1 / Model and Cost Function 教師あり学習の周辺の用語定義回っぽい。 あるデータ群からモデルを作り、そのモデルを使って何かを推測する時、それは教師あり学習。 データの属性を表すnoteには - m: データ数 - x: 入力に使う特徴 - y: 求めたい値 の3…

Week 1 / Introduction ミッシェルいわく、機械学習の定義とは A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves …

CouseraのMachine Learningコース受講前に日本語でざっくり情報を入れるために、高卒でもわかる機械学習 (0) 前置き | 頭の中に思い浮かべた時にはを読む。 今回はその2から。 パーセプトロンなるものについて解説するらしい。 単純パーセプトロン 前回学ん…

とうとう機械学習を使えるようになろうと思うので、手始めに hokuts.com をざっと読んで全体像をつかむことにした。 1回目なのでまずは斜め読みして、2回目以降もう少し知識がついた時に詳しく読むことにする。 斜め読みはするが、筆者の方には勿論感謝と敬…

www.coursera.org 来たる12/11から、また新学期が始まるようです。 これまで2度受講してそのうちどちらも最初のIntroductionの課題を先送りにして挫折した僕も、もうさすがに自分のスキルセットに機械学習の基礎がほしいので、今度こそ受けきってみせる。

「ふつう」には全く深い意味はなくて、ただただHTMLをGETできてPOSTリクエストを受け付けられるふつうのWebサイトを作ろうとしてみた。 ふつうすぎて逆に情報がなかったのでまとめてみる。 バージョン情報 duct: 0.6.1 前提知識 Clojure で Web 開発をはじめ…