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情報系の専門学校で、今は機械学習に的を絞って学習中。プログラミングを趣味でやりつつ、IT系のあらゆる知識と技術を身に付けるべく奮闘中。

Python

決定木のmax_depthを直感的に理解する@ミニ記事

目次 目次 概要 基本 おまけ:実装 総評 概要 ※かなり短い記事です。 今更ながら決定木のやっていることがわかってきたので簡単にまとめておきます。

最近人気なNumbaを深く考察する。

目次 目次 概要 まずはコードの書き方を変える 参考:実行時間の計測 各要素全てを合計する。 組み込み関数sum()を使う(速度:普通) np.sum()を使う(速度:高速) フィボナッチ数列を求める。 非JIT(実行速度:遅い) JIT(実行速度:爆速) 明示的型付けJIT(実行速度:…

局所領域に対して一次微分でエッジ検出する(ノイズの有無も)

目次 目次 概要 前提知識 一次微分によるエッジ検出 本題:実装 局所領域に対して一次微分でエッジ検出(withノイズ無し) 局所領域に対して一次微分でエッジ検出(withノイズあり) ノイズに弱いか検証 総評 概要 画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)…

Pythonのアノテーションを使ったアイディアの提案

目次 目次 概要 ->とは、:とは 戻り値のアノテーション 引数のアノテーション アノテーションを__annotations__で取得する 実用例 総評 概要 ちっちゃめの記事です。 この前過去コンペのWinners Solutionを見ていたら、 気になる関数定義の方法を見つけました。 …

Kaggleに入門したい人におすすめするアプローチ法

注意: 2019年11月12日追記. 非常に多くの方にご覧頂いているこの記事ですが, 私が機械学習・データサイエンスの勉強をし始めた時期に執筆したものであり, また現在は低レイヤー,システムプログラミングの勉強をしており,この分野についてはノータッチです. 内…

SVMについて簡単に理解する。

概要 SVMの基本概念 線形識別モデルとSVMの比較 SVMの特徴 スケールの重要性 実装、SVM 非線形SVM分類器 多項式カーネル カーネル関数とは ガウスRBFカーネル SVM回帰 終わりに 概要 サラマンダー本は数式もガンガン出てきて、それなり難しい話が続きますが、 …

正則化された線形回帰三種をまとめる。

概要 使用するデータ 似た言葉(正規化、標準化) 正規化 標準化 本題:正則化 Ridge回帰 Ridge回帰の閉形式解 Lasso回帰 Elastic Net 終わりに 余談 概要 サラマンダー本の4章は数式もガンガン出てきて、それなり難しい話が続きますが、 その中でも正則化について…

線形回帰モデルの訓練手法について。

目次 目次 概要 対象読者 線形回帰モデルの定義とコスト関数MSE 使用するデータ 正規方程式 正規方程式の使い所と長短 正規方程式メリット 正規方程式デメリット 勾配降下法(Gradient Descent…GD) 勾配降下法と学習率 CASE:学習率低 CASE:学習率高 バッチ勾…