IEICE PRMU
電子情報通信学会総合大会 2016 企画セッション 「パターン認識・メディア理解」必須ソフトウェアライブラリ 手とり足とりガイド 概要 人工知能，マルチメディア，ビッグデータ解析など多様な分野と密接な関係がある「パターン認識・メディア理解技術」の研究開発にあたり，もはや必須のライブラリ「OpenCV3.0による画像処理」および「Pythonを用いた機械学習」のチュートリアルを開催します．より高精度な手法を希求するこの分野においては，ライブラリを使って研究開発を加速させることがスタンダードになっています．ビギナーがすぐに研究開発を始められるように，そしてエキスパートが最新実装状況を概観できるように，幅広く役立つチュートリアルとなっています． Information 日時 2016年3月16日 13:45～17:15 会場 九州大学(伊都キャンパス) センター2号館3F 2306講義室 ★重要
Machine Learning with Scikit Learn (Part II) - 人工知能に関する断創録
Machine Learning with Scikit Learn (Part I)（2015/8/10）のつづき。今回は、後編のPartIIの動画の内容を簡単にまとめたい。 4.1 Cross Validation ラベル付きデータが少ないときに有効な評価法であるK-fold cross-validationについての説明。訓練データをK個のサブセットに分割し、そのうち1つのサブセットをテストデータに残りK-1個のサブセットを訓練データにして評価する。これをテストデータを入れ替えながらK回評価し、その平均を求める。 この手順は下のように書ける。bool型のマスクを使ってテストデータと訓練データをわけている。 k = 5 n_samples = len(X) fold_size = n_samples // k scores = [] masks = [] for fold in ran
Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能に関する断創録
今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標（2015/1/11）にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので、まずはscikit-learnのチュートリアルを一通り見ることにした。 Part IとPart IIを合わせると6時間以上あり非常に充実している。IPython Notebook形式の資料やデータは下記のGitHubアカウントで提供されている。ノートブックをダウンロードし、実際に手を動かしながらチュートリアルを進めると理解がより進むかもしれない。 あとで振り返りやすいように内容を簡単にまとめておきたい。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械学習システムの流れ。教師あ
多層パーセプトロンで手書き数字認識 - 人工知能に関する断創録
多層パーセプトロンが収束する様子（2014/1/23）の続き。数字認識は前にニューラルネットによるパターン認識（2005/5/5）をJavaで作りましたが今回はPythonです。 今回は、多層パーセプトロンを用いて手書き数字を認識するタスクを実験します。今回からscikit-learnというPythonの機械学習ライブラリを活用しています。ただ、scikit-learnには多層パーセプトロンの正式な実装はない*1ため多層パーセプトロンのスクリプトはオリジナルです。今回から比較的大きなデータを扱うためなるべく高速に動作し、かつPRMLと変数名を合わせることで理解しやすいようにしました。 digitsデータ 手書き数字データは、MNISTというデータが有名です。PRMLの付録Aでも紹介されています。今回はいきなりMNISTではなく、scikit-learnのdigitsというより単純なデータセ
RとPythonによるデータ解析入門
統計学の専門家ではないため、内容に責任は持ちません。内容に間違いがあれば、指摘してくださると幸いです。できる限り訂正していきます。
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
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GitHub - amueller/scipy_2015_sklearn_tutorial: Scikit-Learn tutorial material for Scipy 2015
