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作者アーカイブ: junko.hosoda

ねぇPython、線形回帰って何？（理論編）

こんにちは。勾配法を終えました。差分法も終えました。目的関数も終えました。いい流れですねえ。余談ですが最近、友人に機械学習の入門書を選んでくれと言われ書店へ行ったのですがブームってすごいですね。今やいい本がたくさんあり […]

こんにちは。本日は勾配法の実装です。まずは軽く復習しましょう。まず勾配とは関数の変化量が最も大きい方法でしたね。そして勾配法とは勾配を用いて目的関数の極値を探る方法でした。最終的に得られるのは学習させたいパラメータで […]

こんにちは。今回のテーマは「勾配法（Gradient Method）」です。これは関数の極値を求める手法です。いきなりですがその多種多様な具体的手法をみてみましょう。 Gradient descent (ascent) […]

こんにちは。そもそも機械学習における学習とはなんなのか? を少し考えてみましょう。まずはデータの形から基本的にデータはという行列で表されます。この時にデータは縦並びが基本だと思います。では、例えば「何かの分類」をした […]

こんにちは。では早速、実際に差分法を確認してみましょう。前回のシグモイド関数の微分を差分法により計算しましょう。プロットで同じ図が得られれば上の計算が合っている数値確認になります。ここで注意すべきことがあります。そ […]

こんにちは。今回のテーマは「微分」です。高校生に戻りましょう。微分の定義を覚えていますか？の微分はですよね。これを定義により確認しましょう。微分したい関数をとするとその微分は次のような定義でした。 &nb […]

こんにちは。前回はニュートン法について学んだので今回はPythonを使って簡単な実装をしましょう。今回はをニュートン法によって求めます。よって非線形方程式はとなります。必要なのは微分なの […]

こんにちは。「その２」です。今回は機械学習を始めるにあたって具体的に何から始めていくか。について話したいと思います。とりあえず下の図を見てください。これは特に意味のある図ではないんですが、僕なりに軽くまとめてみました […]