AI, IT, Tips

Kaggle

データサイエンティスト(データ解析)やAI、機械学習に興味のある方ではご存知の人もいるかと思いますが、「Kaggle」(Googleが買収)という企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを ...

AI, IT

前回までに「線形回帰」について学びましたが、そのときは特徴が一つに対して考えてみました。これはあくまで理論を分かりやすくするためであり、本来、特徴は複数あります。今回は複数の特徴がある場合(多変量線形回帰)について説明します。 ...

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前回も記事にさせていただいた「機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた」の映画バージョンですね。こちらも色々と勉強になりますし、参考になります。

 

 機械学習を使って自分に映画をおす ...

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機械学習でお買い得賃貸物件抽出

機会学習を使って、お買い得賃貸物件を探すことをしていたブログがありました。自分にとってもいいお手本になりますので、参考にしていきたいですね。(ちょうど引っ越しもしたかったので、引っ越しという意味でも・・・ ...

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AIを学習するにあたって何のプログラミング言語を使用しようか悩んではいないでしょうか?
ここではスタンフォード大学の教授が機械学習のプログラミングで初心者におすすめしている「Octave」言語について説明します。

Oct ...

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線形代数(linear algebra)

プログラミング、特に機械学習の処理を実装するのに線形代数である行列やベクトルの基本は知っておく必要があります。これから機械学習を実装する上で必要な情報を簡単にまとめておきました。

行列とベ ...

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前回までに、機械学習のアルゴリズムの一つ「線形回帰」、そしてその求め方「最小二乗法」について説明しました。今回は最小二乗法での最小値の求め方である「最急降下法」について説明します。

 

 

AI, IT

前回、機械学習のアルゴリズムの一つ「線形回帰」について説明しました。今回は線形回帰を求める方法である「最小二乗法」について説明します。

前回説明した上図にある赤線を求めるために下記の数式を求める方法になります。

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線形回帰(linear regression)

ここでは前回までに学んだ機械学習のアルゴリズムの使用方法について説明します。

まずその前に、数式の記載について説明しておきます。
訓練セットの数のことを「m」として表し ...

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今回は機械学習アルゴリズムの「教師なし学習」について説明します。

教師なし学習

前回教師あり学習で説明したように、教師あり学習は「正解」が予めわかっています。例えば、この値は良性か悪性かと結果として ...