基礎から深層学習まで。おそらく初心者向けな「フリーソフトではじめる機械学習入門」を読んだ - EchizenBlog-Zwei
おそらく初心者向けな「フリーソフトではじめる機械学習入門」を読んだ。 おそらく、というのは多少説明が足りない箇所がある本なので、そのへんが受け入れられない人もいるかなあ、と思ったので。 以下、読んだ感想を書いておくので購入を検討している人は参考にどうぞ。 本書の扱う範囲 "データマイニングの基礎"と"はじめてのパターン認識"の内容を合わせたような感じ。決定木やルール学習などの古典的な手法からはじまって識別関数・識別モデル・生成モデルと一通り扱っている。またグラフィカルモデルや系列ラベリングなども少々。さらに多腕バンディット問題、POMDP、深層学習など。新しめの話題も扱っている。 本書の特色 1章あたり10-20ページと少なく、有名どころの手法に絞って解説してあるので最初から通して読むのが苦にならない。"はじめてのパターン認識"も良い入門書だけど、あれを通して読むのは重い、というひとはこち
多層パーセプトロンで手書き数字認識 - 人工知能に関する断創録
多層パーセプトロンが収束する様子（2014/1/23）の続き。数字認識は前にニューラルネットによるパターン認識（2005/5/5）をJavaで作りましたが今回はPythonです。 今回は、多層パーセプトロンを用いて手書き数字を認識するタスクを実験します。今回からscikit-learnというPythonの機械学習ライブラリを活用しています。ただ、scikit-learnには多層パーセプトロンの正式な実装はない*1ため多層パーセプトロンのスクリプトはオリジナルです。今回から比較的大きなデータを扱うためなるべく高速に動作し、かつPRMLと変数名を合わせることで理解しやすいようにしました。 digitsデータ 手書き数字データは、MNISTというデータが有名です。PRMLの付録Aでも紹介されています。今回はいきなりMNISTではなく、scikit-learnのdigitsというより単純なデータセ
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