Theano で Deep Learning <1> : MNIST データをロジスティック回帰で判別する - StatsFragments
概要 ここ数年 Deep Learning 勢の隆盛いちじるしい。自分が学生の頃は ニューラルネットワークはオワコン扱いだったのに、、、どうしてこうなった？自分もちょっと触ってみようかな、と記事やらスライドやら読んでみても、活性化関数が〜 とか、 制約付き何とかマシンが〜（聞き取れず。何か中ボスっぽい名前）とか、何言っているのかよくわからん。 巷には 中身がわかっていなくてもある程度 使えるパッケージもいくつかあるようだが、せっかくなので少しは勉強したい。 Python 使って できんかな？と思って探してみると、すでに Theano というPython パッケージの開発チームが作った DeepLearning Documentation 0.1 という大部の聖典 (バイブル) があった。 当然だがこの文書では Theano の機能をいろいろ使っているため、ぱっと見では 何をやってんだかよく
はじめるDeep learning - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを
Pythonでの機械学習を支援するツール MALSS（応用） - Qiita
Python3に対応しました(2016.01.25) MALSSの仕様変更に対応しました(2020.02.08) 特徴量選択について追記しました(2020.08.22) Pythonでの機械学習を支援する，MALSS（Machine Learning Support System）というツールを作りました（PyPI／GitHub）． 導入編，基本編と書いてきて，今回は応用編です． 準備 前回と同じデータを使います． 普通にfitメソッドを呼んでしまうとモデリングを行うため処理に時間がかかってしまいます． そこで，algorithm_selection_onlyオプションをTrueにして，アルゴリズム選択のみを行うようにします． from malss import MALSS import pandas as pd data = pd.read_csv('http://www-bcf.usc
実務でRandomForestを使ったときに聞かれたこと - shakezoの日記
Machine Learning Advent Calendar 2012 の 21 日目の記事です。 私は普段は受託のデータ解析を仕事にしてます。過去に何度か実務でRandomForestを利用する機会がありましたので今日は以前顧客にプレゼンをした時に、質問された内容とその回答を紹介したいと思います。普段は機械学習・データマイニングを実務の立場利用しており、手法そのものの専門家ではないので、間違いなどが有りましたらご指摘ください。 さてRandomForestは有名なアルゴリズムですので、ご存じの方も多いとは思いますが、CARTの開発者でもある、Leo Breimanが2001年に提案した決定木を用いた集団学習アルゴリズムの１つです。一言で言えば、大量の決定木を作成して、それぞれの決定木が出した答えを多数決し、最も支持の多かったクラスに分類する手法です。(回帰の場合は平均を返します） R
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