からっぽのしょこ
2020-07-13 サイトマップのようなもの 当ブログについて 一覧ページ はじめに このブログでシリーズとして書いている記事の一覧ページをまとめた一覧ページです。 【目次】 はじめに サイトマップの代用 このブログについて 本の攻略ノートシリーズ ベイズ推論系 トピックモデル 頻度統計 空間統計 深層学習 アルゴリズムとデ… 2024-11-03 5.4：著者トピックモデルの崩壊型ギブズサンプリング：一様なハイパーパラメータの場合【青トピックモデルのノート】 攻略ノート 攻略ノート-青トピックモデル トピックモデル MCMC MCMC-周辺化ギブスサンプリング はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、著者トピックモデルに対する崩壊型ギブス
機械学習初心者が『Python 機械学習プログラミング』（速習コース）を読んだメモ - 無印吉澤
きっかけ この記事を書いた人のレベル 今回の読書プラン Python 環境の構築 インストール先の環境 Anaconda (Python 3) のインストール 科学計算に関するライブラリのインストール サンプルの実行に必要なライブラリのインストール サンプルの実行 サンプルコードを実行していて引っかかったところ 3章 12〜13章 Python の勉強 速習コースを読んでみた感想 きっかけ 機械学習の重要性は、それこそ「ビッグデータ」という言葉が出てきた頃からいろいろな人が訴えていますが、最近は特にツールが充実して、敷居が下がってきたように感じています。 そろそろ自分でも機械学習関係のツールを使えるようになりたいと思っていたのですが、そんなときに「具体的なコード例が多くて読みやすい」という本書の評判を聞いて、読み始めました。 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストに
独学で機械学習を勉強したい人のための勉強本決定版か？「Python機械学習プログラミング」が良い感じ - データの境界
4月から予約開始してようやく先日届いたpythonの機械学習本 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear) 作者: Sebastian Raschka,株式会社クイープ,福島真太朗 出版社/メーカー: インプレス 発売日: 2016/06/30 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログを見る 宣伝文句としては、 原著『Python Machine Learning』は米国Amazon.comでベストセラー! 3つのカテゴリーで首位(2016/5/24時点) Data Modeling & Design/Data Processing/Neural Networks とのことだったので非常に楽しみにしていたのですが、土日にパラパラと読んだところ期待通りの良い勉強本だと感じました。本国amazonのベスト
三目並べを強化学習する - Qiita
参加させて頂いている勉強会にて三目並べを強化学習する話が出ていたのでコード書いてみました。 参考文献 強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方 ～実践で学ぶ強化学習～ 強化学習 モンテカルロ法による強化学習超概要 今回使用したのがモンテカルロ法（方策オン型）なので、モンテカルロ法周辺だけ書きます。 （勉強会で話を聞いたのと、ちょろっと本読んだだけなので内容には自信がありませんが。。） モンテカルロ法について一言で書くと、サンプルエピソード形式の経験から価値観数と最適方策を学習する方法で、政策反復を行いながら、政策評価と政策改善を行っていく手法（らしい）です。 (コードも大まかに政策反復、政策評価、政策改善のブロックに分ける事が出来ます) 以下、利点と欠点を記載します。 モンテカルロ法の利点 環境のダイナミクスの事前知識（モデル）を必要としない それでいながら最適な挙動を達成できる 動
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