機械学習

ベクトルと行列の微分 第4章 前処理 Python機械学習プログラミング

今回は、行列で微分することについて考える。ベクトルの微分は、行列の次元が低い晩だと思えばよい。 行列を1つの変数で微分 ベクトルをベクトルで微分の定義 行列をベクトルで微分 L2正則化の時に必要な公式の証明 主成分分析の時に必要な公式の証明 ① ② 行…

もっと数理を!主成分分析 Python機械学習プログラミング第5章

この本では、あまり主成分分析について数理的な物が書いていなかったので調べた。下に参考にしてわかりやすかった本を紹介した。 まず2次元の時がわかりやすいので、その時について考えて、一般的な物について考える。 主成分分析 二次元の場合 2次元以上の…

ラグランジュの未定乗数法の説明 Python機械学習プログラミング第4章

ラグランジュの未定乗数法は、簡単にいっってしまえばある関数のある制限の上での解を求める方法である。証明までは、難しいので、2次元の場合で考えて、感覚的に理解できるように説明した。 ラグランジュの未定乗数法 使い方 二変数関数での感覚的な説明 gr…

サポートベクトルマシン Python機械学習プログラミング第三章

サポートベクトルマシンは機械学習プログラミングをやればよく聞くものだ。しかし、、この本では、実装はしっかりやってくれているが、理論は感覚的なものでしっかりしていな気がする。しかし、調べてたら一冊の本になるくらいの内容である。(下に紹介され…

極端な重みにペナルティーを科すL2正則化 Python機械学習プログラミング第三章

今回は、疑問になる点はあったが、おそらく単なる計算ミスだろうとおもい飛ばしたのでほとんど、ほんと同じであるが少し飛ばしてあったので、そこは埋めた。 L2正則化 不思議 L2正則化 をコスト関数に足すことでペナルティーを科す。コスト関数はで微分され…

機械学習エンジニアになりたい人のための本

感想 機械学習エンジニアの現状や、学習のためのWeb, Twitter, Youtube, 参加したほうがいい勉強会や、未来のありそうな周りの機械学習を用いた企業までさまざま乗っていて参考になってよかった。一番の収穫は、Youtubeの参考に出ていたやつ。初めて知った …

Python機械学習プログラミングの第7章までに紹介されている機械学習の本まとめ 

Python機械学習プログラミングでは実装に重きを置いているので、数学的な十頃は他の本や論文に任せているので、ところどころで本が紹介されている。数学的な部分が知りたいときに、どの本を参考にしたらいいのか探すのはいちいち難しいのでまとめた。ぬけが…

Python機械学習プログラミング

[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear) 作者: Sebastian Raschka,Vahid Mirjalili,福島真太朗,株式会社クイープ 出版社/メーカー: インプレス 発売日: 2018/03/16 メディア: 単行本(ソフト…

バリアンスとバイアス Python機械学習プログラミング第三章

この本では、数学的なことがあまり書かれていないので、読みやすく楽しいがバリアンスとバイアスについて大雑把だったので調べてみると面白くまた、理解が深まったので、追加でまとめた。 バリアンスとバイアス 過学習と未学習 バリアンスとは バイアスとは …

ロジスティック回帰の概要 Python機械学習プログラミング第三章

第三章まとめ 全体の構成 ロジスティック回帰とは シグモイド関数が確率? ロジット関数 重みの学習 全体の構成 第三章のマインドマップ5/2 Perceptronから、コスト関数の導入で進化したAdalaineをさらに発展させたロジスティック回帰の実装の章。 ロジステ…

バイオデータサイエンティストへの道

2019年5月2日にとうとうやりたいことを見つけた。 それは、バイオデータサイエンティストである。基本的に学校の勉強とは離れているので基本的に独学。 いまは、大学三年生の生体情報コースという所で近くはあるのだが、学校はプログラミングの授業はほとん…