【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール# まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.c
SVM(RBFカーネル)のハイパーパラメータを変えると何が起こるの? - Qiita
概要 SVM(Support Vector Machine)は分類精度の高い機械学習の手法として知られています. SVMでより高い分類精度を得るには, ハイパーパラメータを訓練データから決定する必要があります. この記事では, RBFカーネル(Gaussian カーネル)を用いたSVMのハイパーパラメータを調整することで, 決定境界がどのように変化するのかを解説します. 決めるべきハイパーパラメータ RBFカーネルを用いたSVMでは, 以下の2つのハイパーパラメータを調整します. コストパラメータ: $C$ RBFカーネルのパラメータ: $\gamma$ コストパラメータについて SVMは特徴空間に写像されたデータ点集合を分離する超平面を決定する手法です. しかし, 特徴空間上の点集合がいつも分離可能とは限りません. 例えば, 以下の図では二種類の記号を完璧に分割するような直線を引くことは
matplotlibで3Dグラフを描画する - white wheelsのメモ
準備 データ処理用にnumpy、プロット用にpyplot、3次元なのでmpl_toolkits.mplot3dをインポートします。 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 描画するデータの作成 3次元で描画するにはメッシュ(2次元の網目)を作成するために2次元の配列を用意する必要があります。 まずarangeメソッドでx,yそれぞれを1次元領域で分割します。 x = np.arange(-3, 3, 0.25) y = np.arange(-3, 3, 0.25) 2次元メッシュを作成するにはmeshgridメソッドを利用します。この関数の戻り値はX,Yに対応する行列で、Xは行にxの配列を、Yは列にyの配列を入れたものになっています。 X, Y =
Pythonの機械学習・数値計算環境 (NumPy, SciPy, matplotlib, scikit-learn) をWindowsにインストール
2015-07-15 Tech Python Tech 機械学習 Pythonの機械学習・数値計算環境 (NumPy, SciPy, matplotlib, scikit-learn) をWindowsにインストール はコメントを受け付けていません。 あることをきっかけに機械学習に触れてみることになりました。 私の開発環境は OS が Windows 7 (64bit) です。 今回は Python 2.7 をインストールしようと思います。 Python の機械学習ライブラリ (具体的には、NumPy, SciPy, matplotlib, scikit-learn) をインストールするのに 何回かつまずいたので、自分が後々いつか再構成できるように環境構築をメモしておきます。 この記事を読まれた方の参考にもなれば幸いです。 インストール原則 大事です。これを守らないと大体失敗します。私は何
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[Python]Matplotlibで散布図を描画する方法 - Qiita![[Python]Matplotlibで散布図を描画する方法 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7e96dfd0b62dfbb781ff15887e584263f93dc4a1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTAwNTIzJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNDczNzA4MTIwP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTlmNjVlN2Y3NTE0MGQwZWNmYjAwNzhkMmM3ZDJmMTZj%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D1c718de2b30c00590130a4e7c1781925%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVETWF0cGxvdGxpYiVFMyU4MSVBNyVFNiU5NSVBMyVFNSVCOCU4MyVFNSU5QiVCMyVFMyU4MiU5MiVFNiU4RiU4RiVFNyU5NCVCQiVFMyU4MSU5OSVFMyU4MiU4QiVFNiU5NiVCOSVFNiVCMyU5NSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTAyN2ZhMjI0YTY3OTg4MzA0YTQ5YWNmNTFjMzIzY2U1%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzdXBlcnNhaWFrdWppbiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTllZGIzOTQ1YThjNDUxMjIwMWZhYTU3YjM2MTYwODI5%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D68bd4677ca423ac0a148e4691998ed84)
