2018.11.12

線形回帰って何？

[latexpage] こんにちは、本日はとりあえず実装をする前に、パパッとデータの確認です。 $$ y = 3x - 4 + noise   $$ で二つ作りました。見ての通り上……

2018.11.08

ねぇPython、線形回帰って何？（理論編）

[latexpage] 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……

2018.11.03

ねぇPython、勾配法って何？（実装編）

[latexpage] 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……

2018.11.02

ねぇPython、勾配法って何？（理論編）

[latexpage] 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……

2018.10.26

機械学習における学習とは？

[latexpage] 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$X$という行列で表されます。この時にデー……

2018.10.25

ねぇPython、差分法って何？（実装編）

[latexpage] 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……

2018.10.24

ねぇPython、差分法って何？（理論編）

[latexpage] 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？$x^2$の微分は$2x$ですよね。これを定義により確認しましょう。微分……

2018.10.18

ニュートン法を実装

[latexpage] 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$\sqrt{2}$をニュートン法によって求めます。よって非線……