機械学習 | 10001 ideas

「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第3章を読んだ

前回の続き。「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第3章を読みました。第三章の目次は以下の通り。この章は、離散データをもとにナイーブベイズなどの手法でモデルを生 […]

前回の続き。 2章は確率論の復習です。一通り、確率は習っているのでスムーズに進めました。確率分布の性質などの部分は後から出てきたときに見返せば良いかなという感じです。最後に情報理論の節があります。データの分布の相関を測 […]

段々と機械学習の概要や基本的な数学が身についてきたと思うので、巷の評価が高い「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」を読み始めることにした。 1000ペ […]

機械学習とは切り離すことのできない、重要な数学分野である線形代数。はるか昔に習った線形代数を思い出すために「Linear Algebra and its Applications」という教科書を読みました。この本はAx= […]

Deep Learningの基本的な仕組みなどについては大体把握してきたと思うので、実際に動くコードを書くにはどうすればよいのかということを学ぶために、Kerasによるニューラルネットワーク本、「Deep Learnin […]

タイトルの通り、Deep Learningによる自然言語処理の教科書「Neural Network Methods for Natural Language Processing」を読みました。全体として色々と理解が深ま […]

ファッションアイテムを識別するタスクであるFashion MNISTというデータセットが登場しました。 https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist (画像は上記git […]

機械学習の本を色々と読んでいるのですが、ふと交差エントロピーの数式を見て誤差が－∞になるじゃん、と今更気づいたので、実際に実装上どのようにして回避しているのかを調べました。交差エントロピーは以下の式で表されます。 $$ […]

Tensorflow グループが A Neural Network Playground というブラウザ上でDeep Neural Networkの動きを可視化するツールを出しています。少しいじってみたので、参考までに書 […]

HackerNewsに上がっていた、データサイエンスと機械学習を学ぶのに最適なMOOCというのを抜粋してみます。 https://news.ycombinator.com/item?id=15073441 個人的には、こ […]