Android-x86で4k・8kデレステ遊ぶCPU：Core i3 3220 MB：Gigabyte B75M-D3HMem：DDR3-1600 16GBGPU：Radeon HD7870
線形回帰および識別
オンライン学習 オンライン（あるいは逐次）学習とは データを１つづつ読み込んで、それまでの学習結果 を更新する。 2つの利用局面 1. データ全体は保持しているが、学習を1データ毎に行う 2. データが１こずつ時系列としてやってくる この場合はストリームという。 データ全体をメモリの乗せなくてよいのでマシンに必 要なメモリ少、あるいはメモリに乗りきらないほど大 きなデータから学習可能 1個のデータからの学習（これを1ラウンドという）だけ なら高速 オンライン学習の定式化 以下1,2,3を時刻 t=1,2,…,Tで繰り返す 1. 時刻tにおいて、仮説ht、入力データxt 、正しい結果 データytが与えられる。 2. 仮説ht による結果ht (xt)を計算し、その後でytとの 比較を損失関数lによって行う。つまりl(ht ,(xt , yt )) を計算 3. 損失関数lの値に応じて
ビッグデータ時代の機械学習アルゴリズム：オンライン学習
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確率的勾配降下法 - Wikipedia
ミニバッチを使い上下に行ったり来たりしながら目的関数の値が減少していく例 確率的勾配降下法（かくりつてきこうばいこうかほう、英: stochastic gradient descent, SGD）は、連続最適化問題に対する勾配法の乱択アルゴリズム。バッチ学習である最急降下法をオンライン学習に改良したアルゴリズムである。目的関数が微分可能な和の形であることを必要とする。 背景[編集] 下記の和の形の目的関数を最小化する問題を扱う。 パラメータ はQ(w) を最小化するように推定する。典型的には、 は i 番目の訓練データ。 古典的な統計学において、和の最小化問題は、最小二乗問題や最尤推定問題などにあらわれる。一般的なケースでは、和を最小化する推定量はM推定量と呼ぶ。しかしながら、Thomas S. Fergusonの例[1]などで示されるように、いくつかの最尤推定の問題において、最小解ではな
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