Hiroshi Takahashi
Skip to the content. 機械学習の研究者を目指す人へ 機械学習の研究を行うためには、プログラミングや数学などの前提知識から、サーベイの方法や資料・論文の作成方法まで、幅広い知識が必要になります。本レポジトリは、学生や新社会人を対象に、機械学習の研究を行うにあたって必要になる知識や、それらを学ぶための書籍やWebサイトをまとめたものです。 目次 プログラミングの準備 Pythonを勉強しよう 分かりやすいコードを書けるようになろう 数学の準備 最適化数学を学ぼう 基本的なアルゴリズムとその実践 機械学習の全体像を学ぼう 基本的なアルゴリズムを学ぼう 深層学習の基礎を学ぼう scikit-learnやPyTorchのチュートリアルをやってみよう サーベイの方法 国際会議論文を読もう Google Scholarを活用しよう arXivをチェックしよう スライドの作り方 論文の
NMF
NMF# class sklearn.decomposition.NMF(n_components='auto', *, init=None, solver='cd', beta_loss='frobenius', tol=0.0001, max_iter=200, random_state=None, alpha_W=0.0, alpha_H='same', l1_ratio=0.0, verbose=0, shuffle=False)[source]# Non-Negative Matrix Factorization (NMF). Find two non-negative matrices, i.e. matrices with all non-negative elements, (W, H) whose product approximates the non-negative
Non-negative matrix factorization - Wikipedia
Illustration of approximate non-negative matrix factorization: the matrix V is represented by the two smaller matrices W and H, which, when multiplied, approximately reconstruct V. Non-negative matrix factorization (NMF or NNMF), also non-negative matrix approximation[1][2] is a group of algorithms in multivariate analysis and linear algebra where a matrix V is factorized into (usually) two matric
非線形SVMとscikit-learnによる実装 - Qiita
以前（というか昨年のAdvent Calender）線形SVMについて書かせていただいたのですが、非線形の部分に触れられずに終わってしまったので、今回は続きということで非線形SVMについてまとめてみようと思います。 前回の記事は以下になります。 線形SVM(Machine Learning Advent Calendar 2015) 非線形SVMとは 前回の線形SVMでは、データ集合の実空間上に線形な境界を設けることで、データ集合を２つのグループに分類していました。 例えば、二次元空間上に存在するデータ集合を２つのグループに分類したいとき、線形SVMを使えば両グループが最も乖離する位置に線形な境界（超平面）を定義でき、データ集合を2分することができます（なおこのときのデータ集合は訓練集合であり、各データの正解ラベルはわかっているものとします）。 （同じ色の点は、同じグループのデータであるこ
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