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メモ、読んだ本のまとめメモ、考えたことのメモ、その他のメモなどが書いてあるブログです(twitter: @hoture6)

「Python Machine Learning」Ch. 4(前処理について)まとめ

Ch. 4は機械学習の前処理の話です。欠損値の処理、カテゴリカル変数の扱い、正則化などscikit-learnにデータを突っ込む前にやるべきことがいろいろ書いてあります。


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「Python Machine Learning」Ch. 3(Scikit-learnいろいろ)まとめ

Ch. 3はPythonから動かせる機械学習ライブラリであるscikit-learnを使ってみようという話です。いろいろな機械学習アルゴリズムの考え方と、scikit-learnでの実装方法が示されます。scikit-learnのAPIがどの手法に対してもほぼ同じなので単に使うだけなら覚えることは少なく、アルゴリズムの原理・得意不得意とチューニングパラメータの意味を理解することが大切っぽいです。


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「Python Machine Learning」Ch. 2(PerceptronとAdaline)まとめ

Ch. 2は線形分類器としてPerceptronとAdalineを実装する話です。Adalineの学習の方法としてバッチ勾配降下法と確率的勾配降下法、さらにその中間としてミニバッチ勾配降下法が紹介されています。


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「Python Machine Learning」Ch. 1(イントロ)まとめ

これから機械学習を勉強していこうと思います(機械学習を学習する人間)。とりあえず「Python Machine Learning」を買ったので、読んでいきます。

Ch. 1の"Giving Computers the Ability to Learn from Data"はイントロで機械学習の基礎知識がまとまっています。


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「データ解析のための統計モデリング入門」 with Python(1):10.1の階層ベイズモデルをPyMCで

「データ解析のための統計モデリング入門」本屋大賞受賞レベルのわかりやすさなんですが、初読時にコードがWinBUGSで実装されている部分を完全に無視して読み進めてしまったのでpymc3で例題を解き直していきます。まずは10章の最初に載っている階層ベイズモデルをやりました。


『Bayesian Methods For Hackers』Ch. 7 まとめ

Ch. 7です。


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『Bayesian Methods For Hackers』Ch. 6 まとめ

Ch. 6です。


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