機械学習手法の定式化を前半で学び、それらの基礎となるパラメータ推定理論を後半で扱う。 演習では講義で扱ったアルゴリズムの実践を行う。 Ⅰ．教師あり学習 １．最小二乗法 ２．過学習と正則化 ３．交差検証 ４．正則化付き経験リスク最小化 ５．カーネル法 Ⅱ．教師なし学習 １．ハードクラスタリング問題 ２．ソフトクラスタリング問題 ３．次元削減問題 Ⅲ．ベイズ推論 １．各問題の確率論的定式化 ２．推定理論 Ⅳ．凸最適化 １．凸関数 ２．双対問題 ３．最適化法
情報数理科学VII
機械学習手法の定式化を前半で学び、それらの基礎となるパラメータ推定理論を後半で扱う。 演習では講義で扱ったアルゴリズムの実践を行う。 Ⅰ．教師あり学習 １．最小二乗法 ２．過学習と正則化 ３．交差検証 ４．正則化付き経験リスク最小化 ５．カーネル法 Ⅱ．教師なし学習 １．ハードクラスタリング問題 ２．ソフトクラスタリング問題 ３．次元削減問題 Ⅲ．ベイズ推論 １．各問題の確率論的定式化 ２．推定理論 Ⅳ．凸最適化 １．凸関数 ２．双対問題 ３．最適化法
世界一わかりやすい機械学習プログラミングチュートリアル - Qiita
はじめに この記事はNuco Advent Calendar 2022の5日目の記事です 対象読者 Pythonが注目されている理由のひとつは機械学習プロジェクトの主要な開発言語であるからといってもよいでしょう。多くの企業の業務システムのAIの開発言語はPythonです。そんなPythonの学習を始めてある程度文法の理解が進んできて、機械学習に触れてみたい方を対象にしています。 Pythonの基本文法を理解している 機械学習を始めてみたい チュートリアル概要 Pythonは長年機械学習で使用されているので、ライブラリも豊富にあります。本記事では機械学習用ライブラリのscikit-learn(サイキット・ラーン)を使用して教師あり学習を行い住宅価格を予測してみます。 何ができるようになるか 機械学習で使われる基本的な用語を理解し、学習の全体像をつかめるようになります。 機械学習の目的 機械学
｢はじめてゲームプログラミング｣の衝撃
エンジニアの間で話題沸騰｢はじめてゲームプログラミング｣ 6月11日に発売され一時トレンドにも載るほど｡ ｢ナビつき！つくってわかる はじめてゲームプログラミング｣｡ ｢ノード｣をつなげてプログラミングしてゲームを作っていきます｡ 例えば｢Lスティックノード｣と｢ヒトノード｣を繋いでLスティック操作ができるようになります｡ チュートリアルでは｢おにごっこゲーム｣や｢マリカ｣みたいなものを作れちゃいます｡ 私ももちろんプレイして実況配信なんてやってみたのですが節々で｢プログラミング学習｣という点で衝撃を受けました｡ 今回はその衝撃を紹介していきたいと思います｡ 約束された｢完成したときの達成感｣ ｢ナビつき！｣というタイトルの通り､チュートリアルが懇切丁寧です｡ 失敗につながるようなメニューは無効化されていますし､しばらく迷って画面上で進捗を出せないでいるとアシストしてくれます｡ ｢完成｣す
もうこれでVIM学習は最後にしよう！ VIMチュートリアルと入門 - Qiita
こちらの記事は、Daniel Miessler 氏により2020年03月に公開された『 Learn vim For the Last Time: A Tutorial and Primer 』の和訳です。 本記事は原著者から許可を得た上で記事を公開しています。 Vim を学ぶ上での問題は、それが難しいということではなく、ずっとやり続けなければならないということです。このガイドでは、そのサイクルを断ち切り、今度こそ完璧にVim学習を完了できることをゴールにしています。 Vim 学習のリファレンスはオンラインで何十件もありますが、ほとんどのものは、すぐに超絶技巧を要求するか、あるいは基本的なことだけ触れてあまり深く踏み込まないかのどちらかです。 このチュートリアルは、まずvim の思想を理解すること（これは永遠に皆さんの心の中に残ります）から始まり、現在お使いのエディタのスキルを超越して、VI
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