高卒フリーターがAIエンジニアを目指す

機械学習・Python・数学 の勉強メモ

Coursera Machine Learning 2週目 プログラミング課題の提出

解答例 vanhuyz.com 課題提出の流れ Octaveを使用する方法です。1. Octaveをインストールする www.gnu.org octave-X.X.X-w64-installer.exe をクリック2. 課題のプログラムをダウンロード 赤矢印のとこクリック3. 課題の提出方法 ダウンロードしたフォルダの…

Coursera Machine Learning 2週目の復習

自分用のメモです。 ①Multivariate Linear Regression 複数の特徴量(Feature) Hypothesis 仮説関数 (特徴量が複数ある場合) コスト関数 (特徴量が複数ある場合) Feature Scaling -特徴量のスケーリング 学習率αの選び方 多項式回帰 ②Computing Parameters …

【確率統計】ベイズの定理

youtu.be 条件付き確率 Xが起こった下でYが成り立つ確率P(Y|X)は 意味として解釈すると、原因Xによって結果Yが起きる確率。 ベイズの定理 上の式を利用して変形していく。 ①の式のXとYを入れ替えると また①の式より ③を②に代入すると ④の式は、ただ式変形で…

【確率統計】推定・検定入門/全9講

ヨビノリさんの確率統計の再生リスト www.youtube.com これからの講義で対象になるのは「推測統計」 ①母集団と標本 コンドル(ファボ0のレポ) 母集団 3つの統計解析 推測統計(より詳細に) 記号の定義 ②点推定 ツキノワグマ(ファボ0のレポ) ①母集団と標…

Coursera Machine Learning 1週目の復習

自分用のメモです。 ①Introduction 機械学習とは 教師あり学習 回帰問題 分類問題 教師なし学習 ②Model and Cost Function 数式の定義 仮説関数 (Hypothesis) コスト関数 (Cost Function) ③Parameter Learning 勾配法 最急降下法 ④線形代数 Linear Algebra …

はてなブログで綺麗な数式を書けるようにする(LaTex)

参考情報 導入方法 書き方 参考情報 haskell.hatenablog.com 導入方法 ①はてなブログのダッシュボードを開く ②左カラムのデザインを押す ③カスタマイズ(レンチのアイコン)を押す ④ヘッダ の タイトル下 の欄に下記を入力する これでLaTexの記法で書くと反…

学習記録① Python

まずPythonを学習しよう! ゆるゆるニシキヘビ言語Python クラスについて詳しく まずPythonを学習しよう! 機械学習の勉強にあたって、まずこの本を読んだ。機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする (AI&TECHNOLOGY)作者:石井 大輔発売日: …

Coursera Machine Learning② 2週目-1

・Hypothesis (仮説関数) ググったが言葉で説明できない。。 求めたいものの値を上手く算出できそうな関数 ・Cost Function (目的関数、コスト関数) hypothesisの精度をあげるための関数 ・Gradient Descent (最急降下法) 関数の傾きから関数の最小値を求…

約束

約束 ・約束を守る 守れそうにない約束はしない。 ・自意識過剰をやめる 他人にとって自分は些細な存在である ・他人のことを考える 他人の役に立つかを考える。他人の気持ちを推し量る。 ・自立する 他人は他人 自分は自分 ・起き上がる くじけそうになった…

Coursera Machine Learning① 1週目

学んだこと ・機械学習ってなに? ・勾配降下法 ・最急降下法 ・バッチ勾配降下法 ・線形代数 勾配降下法にアルゴリズムがいくつかあるけど、どれが何なのか忘れた\(^o^)/