オンライン機械学習の弱点って？？：Passive Aggressiveのプロセスを実装＆可視化 - Qiita
Abstract オンライン機械学習のアルゴリズムの一つであるPassive Aggressive (PA)をpythonで実装しました。 学習の過程を可視化することにより、オンライン機械学習の欠点の一つであるノイズに弱いという点を実感し、その解決案を考えてみます。 あんまり理論についての詳しい解説ではないです。 理論をしっかり学びたい方はオンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)に詳しく書いてあるので、そちらを参考にしていただければ幸いです。 この動画を見て、実装してみたいなーと思った人が対象かなと思います。 このページと結果を出力するコードが全部乗っているgithubリポジトリが誰かの参考になれば幸いです。 オンライン機械学習とは？ 一言で表すと データが与えられる度に逐次的に学習を行う手法 です。 これに対し、既に存在しているデータ全体を利用してまとめて学習を行う手法
【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=
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Google、機械学習のデータセットを視覚化するオープンソースツール「Facets」を公開／「Jupyter」のノートブックやWebページに埋め込んで利用できる
