機械学習アルゴリズムの選択方法 - Azure Machine Learning
よくある質問は、「どの機械学習アルゴリズムを使用すればよいか」ということです。 選択するアルゴリズムは、主として、データ サイエンス シナリオの次の 2 つの異なる側面によって決まります。 データを使って何をしたいか? 具体的には、過去のデータから学習することによって回答を得たいビジネス上の質問は何かということです。 データ サイエンス シナリオの要件は何か? 具体的には、ソリューションでサポートする精度、トレーニング時間、線形性、パラメーターの数、特徴の数はどのくらいかということです。 Note デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向け
UCI Machine Learning Repository
This is one of the earliest datasets used in the literature on classification methods and widely used in statistics and machine learning. The data set contains 3 classes of 50 instances each, where each class refers to a type of iris plant. One class is linearly separable from the other 2; the latter are not linearly separable from each other. Predicted attribute: class of iris plant. This is an e
LIBSVMの使いかたまとめ - k.kinukawaの日記
LIBSVMとは LIBSVMはChih-Chung Chang とChih-Jen Lin によって作成された、サポートベクタマシンライブラリである。 現在はバージョン2.85がリリースされている。 LIBSVM は、サポートベクタ分類器（C-SVC、nu-SVC）、回帰分析（epsilon-SVR、nu-SVR）、分布評価（１クラスSVM）のための統合ソフトである。 マルチクラス分類もサポートしている。 様々なインターフェースが用意されているため、ライブラリとユーザープログラムを簡単に統合することが可能である。 以下のような機能、特徴を含んでいる。 異なったSVM の計算式が用意されている. 効率的なマルチクラス分類ができる. モデル選択のためのクロスバリデーション*1. 可能性予測. 偏ったデータのための、重みつきSVM. C++ とJava のソースコード. SVM 分類と回帰分析
機械学習について調べてみたら、3行のソースコードを入れるだけで機械学習できるサービスがあった（前編） | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
人物紹介：うらら LIGブログDevRelチャンネル担当のエディター。テクニカルエディターを目指し、プログラミングやIoTについて鋭意勉強中。最近ハマっているのはUnity。 森の中から失礼します。ちょっと調べものをしていまして……。 先週からLIGブログの編集部一同で「調べてみた」連載を始めました。私は毎週日曜に記事を出すことに。せっかくの日曜なので、IoTやテクノロジーで “日曜大工” をしてみたいと思います。 今週のテーマとして取り上げたのは機械学習。これは機械が自分で学習する技術のことです。機械に仕事を任せてサボりたい技術的にとても面白そうだったので、調べてみました。 そもそも機械学習って何？ 機械学習（machine learning）とは、簡単に言うと「機械（コンピューター）にたくさんのデータを読み込ませ、解析することでアルゴリズムを作ること」です。最大の長所は、人の手でデータ
State–action–reward–state–action - Wikipedia
State–action–reward–state–action (SARSA) is an algorithm for learning a Markov decision process policy, used in the reinforcement learning area of machine learning. It was proposed by Rummery and Niranjan in a technical note[1] with the name "Modified Connectionist Q-Learning" (MCQ-L). The alternative name SARSA, proposed by Rich Sutton, was only mentioned as a footnote. This name reflects the fac
Home — TensorFlow
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
米スタンフォード大学が「機械学習」「データベース」「人工知能」の無料オンライン授業を今秋から開始 − Publickey
米スタンフォード大学は、今秋から同大学で行われているコンピュータサイエンスの講義のうち、3つのコースをオンラインで無料公開することを発表しました。 公開されるのは、「Machine Learning」（機械学習）、「Introduction to Databases」（データベース入門）、「Introduction to Artificial Intelligence」（人工知能入門）の3コース。どのコースも今年の10月に開講し12月に終了する3カ月間の予定。コースによっては実際の講義とほぼ同様の宿題も用意され、提出すると自動採点してくれるようです。 機械学習のコースを担当するAndrew Ng准教授は発表の中で次のようにコメントしています。 “Both in the United States and elsewhere, many people simply do not have a
Computer Vision: Models, Learning, and Inference
Computer Vision: Models, Learning, and Inference Simon J.D. Prince A new machine vision textbook with 600 pages, 359 colour figures, 201 exercises and 1060 associated Powerpoint slides Published by Cambridge University Press NOW AVAILABLE from Amazon and other booksellers. "Simon Prince’s wonderful book presents a principled model-based approach to computer vision that unifies disparate algorithm
線形識別モデル（PRML第４章） - 確率的識別モデル (4.3)，ラプラス近似 (4.4)， ベイズロジスティック回帰 (4.5)
. . PRML (4.3) (4.4) (4.5) 2009-03-16 ( ) PRML 2009-03-16 1 / 56 1 2 BIC 3 4 ( ) PRML 2009-03-16 2 / 56 . . p(Ck|x) x p(x|Ck) p(Ck) p(Ck|x) p(x|Ck) p(Ck) ( ) PRML 2009-03-16 3 / 56 x ϕ(x) ϕ(x) x ϕ(x) = x ϕ0(x) = 1 w0 x C1 C2 x ϕ(x) 4.12 ( ) PRML 2009-03-16 4 / 56 ϕ = ϕ(x) C1 C2 Support Vector Machine (SVM) P(C1|ϕ) P(C2|ϕ) [LLAN06, LWK07] ( ) PRML 2009-03-16 5 / 56 C1 C2 . . p(C1|ϕ) = y(ϕ) = σ(wT ϕ
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IBM Bluemix の Watson APIを使ってみた雑感 - Qiita
はじめに IBM Bluemixの無料アカウントを取得してWatsonAPIをあれこれとデモ利用したときの作業メモです。 Paas系のサービス。その中にかの有名なWatson APIが提供されている。 利用できるAPIの種類 WatsonAPIと一口にいっても以下のように16個ものAPIが提供されている。 2015-08-22時点でデモ利用できるのは以下の通り。 デモ利用できないものはclosed Beta版で申請をしないといけないっぽい。 デモ利用可 AlchemyAPI Concept Expansion Concept Insights Dialog Language Translation Natural Language Classifier Personality Insights Question and Answer Relationship Extraction Spee
コンピュータービジョンの無料チュートリアル - ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1
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GitHub - junhyukoh/umich-eecs545-lectures: This repository contains the lecture materials for EECS 545, a graduate course in Machine Learning, at the University of Michigan, Ann Arbor.
Proceedings of Machine Learning Research
How to disable the console output in libsvm (java)
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