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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

「Python Machine Learning」Ch. 10(回帰について)まとめ

いままではすべて分類の話だったのですが、Ch10は回帰について書いてあります。

「Python Machine Learning」Ch. 6(scikit-learnのtips)まとめ

Ch. 6はscikit-learnを使った機械学習におけるいろいろなベストプラクティスの話です。cross validationやパラメータチューニングについての話題が多い。

「Python Machine Learning」Ch. 5(次元削減について)まとめ

Ch. 5は次元削減の話です。この章はけっこう難しかったので簡単にまとめて、また興味や必要に応じて戻ってくることにしました。

「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。

「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の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…

「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。

「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…