機械学習
コード モデル定義 モデルの訓練 バッチサイズを狭めながらオートエンコーダを訓練して、その損失関数の減少具合を確認する。 緑色線がエポックごとのおおよその損失関数のlossの値、赤色がバッチごとのlossの値を全てプロットしたものです。 コード モデル…
環境 モデルの定義 出力 モデルの訓練 誤差の減少具合 オートエンコーダーのモデルを複雑に 二つのモデルの比較 参考 環境 python2.7, ubuntu14.04上。Kerasを使用して、入力はベクトルを想定。 モデルの定義 print(autoencoder.summary())とすればモデルに…
モデルの詳細 コード 参考スライド モデルの詳細 Python API Reference — xgboost 0.6 documentation にあるパラメータのうち、特に影響が大きい物をグリッドサーチで決定します。xgboostの本論文はKDD2016の以下を参照。最近のコンペでは協力なベースライン…
2015年のNIPS以降のものをメモしています。 論文リスト Efficient and robust automated machine learning. A review of automatic selection methods for machine learning algorithms and hyper-parameter values. PredicT-ML: a tool for automating mach…
内容が薄いのでコードのみ。 sklearn.__vsrsion__==0.18である必要あり。 from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.decomposition import PCA, NMF from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.feature_selection impor…
やりたいこと データを二次元で可視化 データを三次元で可視化 やりたいこと 主成分分析を行い、データを低次元に表す。 その分布をクラスごとに可視化して、クラスごとに分布が違っている（分布が重なっていない）なら予測が簡単そうだ、とわかるしPCAを教…
モデルの定義 モデルの精度の確認 コード 出力 Bidirectional LSTMを使って時系列データを2クラスに分類できるか確かめる。 Schuster, Mike, and Kuldip K. Paliwal. "Bidirectional recurrent neural networks." IEEE Transactions on Signal Processing 45…
やること 各ステップ詳細 データをロード、多項式特徴量を追加 モデルを定義 コスト関数の減少具合をプロット 定義したモデルの訓練 ループごとに精度改善を確かめながらバッチサイズを減らす コード やること 単純な分類問題。誤差の減り具合をプロットして…
やりたいこと qiita.com にあるようなモデルを作成して分類問題を解く。 What is the difference between stacked LSTM's and multidimensional LSTM's? - Quora を参考にしつつ（してない...?）モデルを作成。 Wen, Tsung-Hsien, et al. "Semantically cond…
内容 python+kerasを使って、MNISTのような白黒画像を分類するCNNを構築。 パラメータを変更すればカラー画像なども対応可能、のはず。 コード # keras import numpy import pandas from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dr…
内容 Kerasを使ってLSTMを実装。 コードのEmbeddingの都合上 tensorflow.__version = 0.10.0で行う必要があるので注意(今日現在)。 コード import numpy as np import pandas as pd import random from keras.models import Sequential from keras.layers im…
内容 コード 出力 内容 Kerasを使ってLSTMを実装。 コードのEmbeddingの都合上 tensorflow.__version = 0.10.0で行う必要があるので注意(今日現在)。 コード import numpy as np import pandas as pd import random from keras.models import Sequential fro…
そのうち増やしていく予定です。 RNN 行列分解・協調フィルタリング データ可視化 RNN Multidimensional RNN from Grigory Sapunov www.slideshare.net 行列分解・協調フィルタリング Introduction to Matrix Factorization Methods Collaborative Filtering…
KKT条件、双対問題、カーネル関数が登場。前半の講義最後の山場っぽい。 関連する文献 黄色いのがいいです。 第六回のめも (OCW)機械学習の授業のめもその3 - 雑なメモ (OCW)機械学習の授業のめもその3 - 雑なメモ 第七回授業メモ 最適マージン分類器の同値…
情報源及び出典、参照元 Stanford engineering everywhere artificial intelligence | machine learning Stanford School of Engineering - Stanford Engineering Everywhere 講師:Andrew Ng (敬称略) 、著作権表示及び授業関連資料は上記サイトを参照してく…
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