機械学習クソ素人の俺がプロダクトをリリースするまでの2ヶ月で覚えたこと - Qiita
scikit-learnでちょっとした機械学習をするのは、LAMPでちょっとしたWebアプリをつくるよりも簡単です。 下記に自分が入門してから2ヶ月間で覚えたことをまとめました。 ハイライト 重要だと思ったこと3つ 機械学習の概要 scikit learnについて Google Prediction API,Mahout,Spark,Cythonについてそれぞれ一言所感 重要だと思ったこと3つ 1.機械学習に明るい友人をもつこと どんな技術でもそうだけど、友人に聞いて概要を先に掴んでおくと自信を持って進めることができます。この自信を持っていると心が折れにくくなります。 @fukkyyに「入門サイトは難しい用語つかってビビらせてくるけど、ライブラリを使えば機械学習はこわくない」と教わり、巷にある入門サイトを無視してライブラリをたたき始めたので入りやすかったです。 @ysks3nに次元削除や各
機械学習で花の画像から品種を分類するシステムをつくるー準備編 - 珈琲駆動開発
機械学習で花の画像から品種を分類するシステムをつくる O'Reillyから発刊されている実践機械学習システムの第２章の勉強メモ。 はじめに 今回つくってみるプログラムは「花の画像を渡してその品種を分類する」というもの。 システム的には、まず分類のルールを与えて分類を試みる。そのルールで品種がわからない画像に対してはさらに学習したルールを用いて分類するって感じのようだ。 このシステムでは クラス分類と 教師あり学習 を利用する。 クラス分類のイメージはSVM（あまり理解していないが笑）とか木とかを用いてどんどんクラス分けしていく感じかな。ディレクトリの構造と似てるかも。 教師あり学習は、wikiのページによると 事前に与えられたデータをいわば「例題（＝先生からの助言）」とみなして、それをガイドに学習（＝データへの何らかのフィッティング）を行う とある。なるほど（わからん） ちなみにwikiの
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