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この記事は何 講義の概要 メモ・調べたリンク week1 week2 week3 week4 感想など 修了証 この記事は何 courseraの以下の講義について、最後まで修了するまでのメモ書きです。 メモの内容は必ずしも講義内容とは一致していないので注意してください。講義の参…
この記事は何 始めるきっかけ メモ プログラミング課題の提出方法 week1~week5 week5: 誤差逆伝搬 week6: 正則化ありの線形回帰 week7: SVM week8: 教師なし学習 week9: 異常検知・推薦システム・Matrix Factorization 異常検知 推薦システム・Matrix Factor…
毎朝の電車の中の20分が暇すぎるので動画見たいものをメモ。(2011)は「2011年の講義」の意味です。MIT OpenCourseWareのサイトから動画がダウンロードできるもののみ. 18.06SC Linear Algebra (2011) 全講義90分x34回と長めです、大学１〜２年の線形代数の内…
coursera Week3 回帰 回帰問題の指標 決定係数 (R-squared) 回帰モデルの最適化 ロバストな損失関数 その他のロバストな損失関数 分類問題の指標 コーセラの以下のコースを受講した際の聴講した内容を部分的にメモ。あくまで自分の理解で講義の中身そのもの…
coursera Week2 Exploratory Data Analysis (EDA) EDAとは 匿名化されたデータの解析 可視化 Data clearningなど バリデーション Data Leakages コーセラの以下のコースを受講した際の聴講した内容を部分的にメモ。あくまで自分の理解で講義の中身そのもので…
coursera コース全体を通しての大まかな内容 Week1 コンペティションと実際の業務の違い 基本的なMLアルゴリズムの復習 必要なソフトウェア・ハードウェア 前処理の基本 前処理 特徴生成 カテゴリカル特徴・順序特徴 Datetimeの特徴量 座標の特徴量 欠損値 …
CS 598 LAZ: Cutting-Edge Trends in Deep Learning and Recognition CS 294: Deep Reinforcement Learning, Spring 2017 UCL Course on RL Sutton本 CS294をいつか見たいけれども、朝になった。 次はTree-structured Parzen Estimatorとかを調べる予定。 CS…
テンプレート はじめに 背景・研究の動機 提案手法(Proposed method) 実験(Experimental settings) 結果・考察 終わりに その他 参考動画 15~25分 Topic Models with Power-Law Using Pitman-Yor Process Psychological Advertising: Exploring Consumer Psy…
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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