ギークなエンジニアを目指す男

機械学習系の知識を蓄えようとするブログ

Python-機械学習

クラス分類のための線形モデル(ロジスティック回帰 / 線形サポートベクタマシン)

こんばんは。 今日はクラス分類に用いることができる線形モデルを紹介します。 (ロジスティック回帰がメインです) それぞれの線形モデルの境界線を表示してみる 正則化パラメータ:Cの変更 ロジスティック回帰とcancerデータセット p.s. 第100回 甲子園大…

Google Colaboratory内で画像やCSVファイルにアクセスしてみた

今日は新宿のもくもく会に参加しております。 Kaggle-jaのInClassコンペ CSV読み込みするぞー Kaggle-jaのInClassコンペ 来週の月曜日から、Kaggle-jaでInClassコンペが開催されます。 (主催者の方、準備など本当にありがとうございます) 課題は画像認識の…

線形回帰とリッジ回帰をPythonで比べてみた

本日は回帰で頻出の線形回帰とリッジ回帰についてです。 線形回帰とは リッジ回帰 L1正規化とか、L2正規化ってなんだよ スコアを比較してみる リッジ回帰のalpha値をいろいろ変更してみる 線形回帰とリッジ回帰の係数の大きさをプロットしてみる 線形回帰と…

k-最近傍法でアイリスのクラス分類問題を解く(python)

こんばんは。 本日は、機械学習の定番とも言える、アイリスの花のクラス分類問題をk-最近傍法を用いて解いてみようと思います。 実際、アイリスの花を分類したいというモチベーションがビジネス上役に立つかと問われると微妙ですが、学習だと割り切っていき…

ゼロから作るDeepLearning 6章を学ぶ 〜重みの初期値について〜

前回の続きです。 推奨されている重みの初期値について、まとめます。 taxa-program.hatenablog.com 重みの初期値を0にすることの危険性 Xavierの初期値 ReLU関数の場合の重み初期値〜Heの初期値〜 まとめると 重みの初期値を0にすることの危険性 正確には、…

ゼロから作るDeepLearning 6章を学ぶ 〜学習のテクニック〜

本日は6章を学んでいきます。 この章では、ニューラルネットワークの学習においてキーとなっている 重みパラメータの更新方法 重みパラメータの初期値設定方法 の2点について重点的に学ぶことができました。 今回は重みパラメータの更新方法について、まとめ…

ゼロから作るDeepLearning 5章を学ぶ 〜誤差逆伝播法〜

本日から5章に入りました。 余談ですが、現在仕事の関係で、電車で1時間ほどかかる場所へよく出張に行っています。 普段の通勤は電車に乗る時間が15分ほどなため、ゆっくり読書などはできないのですが(もちろん、時間だけが原因でなく、混雑しているのも原…

ゼロから作るDeepLearning 4章を学ぶ その3 ニューラルネットワーク構築編

前回に引き続き、4章で学んだことを残しておきます。 今回は、MNISTデータセットを使用して、手書き数字を学習するニューラルネットワークを構築してみます。 前回までの記事はこちら taxa-program.hatenablog.com taxa-program.hatenablog.com 2層ニューラ…

ゼロから作るDeepLearning 4章を学ぶ その2

前回に引き続き、4章で学んだことを残しておきます。 前回記事 taxa-program.hatenablog.com ニューラルネットワークでの勾配 ニューラルネットワークの学習手順を復習 ニューラルネットワークでの勾配 ニューラルネットワークでも勾配を求める必要がありま…

ゼロから作るDeepLearning 4章を学ぶ その1

前回までの学んだことはこちら taxa-program.hatenablog.com taxa-program.hatenablog.com ミニバッチ学習 1に微分、2に微分、3に(ry 微分の復習 勾配 勾配法 参考サイト ミニバッチ学習 機械学習は、膨大がデータセットがないと行うことはできません。 しか…

ニューラルネットワークの構築 〜活性化関数と実際の構築〜

前回の続きです。 本日はconnpassで募集していた新宿のもくもく会で勉強しています。 集中できて素晴らしい。(主催者の方、ありがとうございます) また参加しようと思います。(コーヒーとお菓子食べれるし。笑) 前回記事はこちら taxa-program.hatenablo…

ニューラルネットワークの構築 〜活性化関数について〜

書籍で学んだことのメモ。 誰の役にも立たず、ただ自分の為だけの記事になる予感がします。 パーセプトロンとニューラルネットワーク シグモイド関数 ステップ関数とシグモイド関数の違い 簡単なニューラルネットワークの構築 実践的なニューラルネットワー…

Pythonで決定木とRandomForestを比較してみる。その2(タイタニック生存者予測)

本日はタイタニック生存者予測をRandomForestを用いて行なってみたいと思います。 決定木で行なった記事はこちら taxa-program.hatenablog.com コード Kaggleに提出してみる コード モデルを使用するまでの部分は前回と一緒です import pandas as pd import …

Pythonで決定木とRandomForestを比較してみる。その1(タイタニック生存者予測)

今回は、Kaggle初心者向けに公開されているデータセットを使って「タイタニックの生存者予測」をPythonを使って行います。 データセットは下記Kaggleサイトからダウンロードをお願いします。 https://www.kaggle.com/c/titanic/data データを傍観してみる デ…

重回帰分析を行なってみたことのまとめ。その2(Python)

前回に引き続き、重回帰分析を行なっていきます。 今回は実際にモデルを作成し、そのモデルを使って訓練→検証をおこないます。 前回記事はこちら taxa-program.hatenablog.com モデルの構築と検証 訓練データと検証データに分割 家賃の予測 学習して感じたこ…

KaggleにJOINしました。

最近、機械学習のことをWEBで調べることが多くなりましたが、その中で「Kaggle」というキーワードがちらほらあったので、本格的に調べてみました。 Kaggleとは 以下、引用です。 まず呼び方ですが、Kaggleと書いて「カグル」と読みます。日本でも最近は定着…

重回帰分析を行なってみたことのまとめ。その1(Python)

今回は重回帰分析で得た知識をつらつら書いていこうと思う。 私、機械学習初心者のため「何言ってんだこいつ」という箇所があるかもしれないが、そこはスルーせずにコメントいただけるととても嬉しい。 今回は賃貸データから家賃を導きだす、ということをモ…

Flask で PythonアプリをWEBに公開する

こんにちは。takapy(@takapy0210)です。 本記事は、現在作成している、画像識別プログラムをWEBに公開する際の手順です。 ※Anacondaのインストール、TensorFlowのインストールは終了していることを前提としています。 python仮装環境の切り替え Flaskイン…