統計・機械学習
1. 参加のモチベーション 2. ざっくりとデータを眺める 2-1. ジャンル(業界)による分類 2-2. 提供主体による分類 2-3. 提供されるデータ以外のデータソース 3. どんなゴールが考えられるか 4. 所感など
標記にまつわる昨年のニュースを概観する記事がtwitter等で軽バズりしていたので、英語のリハビリがてら訳しました。良くわからんところはGoogle翻訳だったり、英文のままだったりしています。また、まだ日本語訳のない技術的な名称は可能な限り英語のままに…
前回のあらすじ 仕事でLSTMを使うため、TensorFlowを触り始めたおじさんは、迷宮に迷い込む → わからないLSTM 〜最近の機械学習はホントどうかしてる - 蟹者 なんやかんやあってお金の力で迷宮を抜け出すための武具(詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・K…
仕事で時系列データから何か答えを出せたらいいよね的な話題があって、欲をぶっかいて深層学習を使ってやろう、そしてTensorFlowにてLSTM*1を使おうと企んでる訳です。タイトルは特に意味はなく、わかるLSTM ~ 最近の動向と共に - Qiitaに対する勝手なアン…
タイトルの通りです。僕たちはいつだって MNISTを分類するだけ。
・2年くらい前は、ネット上にあんまり日本語ドキュメントがなかったですが、今はたくさんあるサポートベクターマシン(Support Vector Machine,SVM)の回帰分析ver(SVR)をパッケージから呼び出すコードと実行結果を載せます。 1.SVMとは? 2.例題 3.いか…