デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々

アラフィフプログラマーが数学と物理と英語を基礎からやり直す。https://qiita.com/yaju

ニューラルネットワーク上の重みと閾値の変数の数

はじめに 図書館に寄った時に「Excelでわかる機械学習 超入門」と「Excelでわかるディープラーニング超入門」という本を見つけたので、借りてきました。 後で気がついたのですが、「Excelでわかるディープラーニング超入門」については、2018/10/27にKindle…

機械学習の勉強再開 使用データ寄与の確認

はじめに 以前、使用データの解析をして「Grate」と「Crate」と「Prate」のデータの求め方が分かりました。 yaju3d.hatenablog.jp 出来れば使用するデータは最小限にしたいので、「Grate」と「Crate」と「Prate」が結果に寄与(意味がある?)しているのかを検…

機械学習の勉強再開 RBFカーネル 、決定木、ランダムフォレスト、ナイーブベイズ

はじめに 前回、線形SVMをやりましたので今回は他の方法(RBFカーネル 、決定木、ランダムフォレスト、ナイーブベイズ)をやっていきます。 結果の見方 行(たて)が正解(実際に出された手)、列(よこ)が予測となります。 機械学習では出す手を予測するので勝ち手…

機械学習の勉強再開 使用データの解析

はじめに 前回、線形SVMの改善をしまして次の段階に行こうかなと思ったのですが・・・ yaju3d.hatenablog.jp その前に下記の使用データがどうやって作成されているのかを調べておきたい。 https://raw.githubusercontent.com/yaju/Sazae_R/master/2017sze.cs…

機械学習の勉強再開 線形SVMの改善

はじめに 前回、R言語の線形SVMをPythonに移植しました。 yaju3d.hatenablog.jp Pythonやscikit-learn に慣れていなかったので、もう少しいい方法があるのではないかと再調査しました。 SVMでは文字列は使えるのか 結論では、正解ラベル側には文字列が使えま…

機械学習の勉強再開 線形SVM

はじめに 2021年最初の記事となります。 昨年は機械学習の勉強に身が入らなかったため、はてな側に記事を書くことも少なったです。 今年は、競馬予想とか株価予想とかをやってみたいなと思うようになったので、改めて機械学習の勉強を再開することにしました…

Wifiの回線速度が遅いまたは接続が不安定になるのはBluetoothまたはUSB3との干渉が原因

Mac

はじめに 動画とか頻繁に観るようになってから、動画が遅かったり停止したりして不満がありました。 回線はSoftBank Airから2018年08月19日にTOKAIケーブルネットワークの光通信になっているので遅いはずがない訳です。 SoftBank Airの時でも動画が停止した…

Mac初心者がWeb開発環境(Visual Studio CodeのTypeScript)を整える

Mac

はじめに 今年初めにMacを購入してネットを見たりブログを書く上ではMacを使ってきたのですが、開発する上ではParallels Desktop上のWindows 10でVisual Studioやサクラエディタを使ってました。 夏休みになりMac上で開発環境を整えることにして、出来るだけ…

英語の -teen と -ty にまつわる話

はじめに 英語の teen と ty について、どっちか10台か迷うことってないですか? え、ないって、そうですよね。 確かに発音では迷うことはあっても、英単語として迷うことはないよね。 どちらか迷わなくなる方法として、単語を深く理解すると記憶に残りやす…

MacBook Proを買いました

Mac

はじめに 今年初めての記事になります。ここ数年は「サザエさんのじゃんけん データ分析」の結果報告を1月1日に書いていたりしましたが、結果報告をやめた訳ではないです。 ディープラーニングを使ってやりたいと思って出来ずに先延ばしで数年経ってしまった…

TensorFlow 2.xによるカオス時系列データ予測

はじめに qiita.com これをやろうと思ったんですが、この記事のソースは全部掲載されてないので、自分で考えないと作成することが出来ないわけです。 まずは、sin波の理解を進めてから挑戦します。

TensorFlow 2.xによる sin波予測

はじめに 時系列データを使用した予測をやりたいと思って、良さげな教材が下記サイトになります。 qiita.com qiita.com 記事自体が、2016~2017年ということで少し古いですが、機械学習のリハビリもかねて動かしてみました。 環境 Google Colaboratory Tenso…

英語の勉強の習慣化

はじめに 毎年数ヶ月もすれば何もしないで終わっていた英語の勉強ですが、11ヶ月経った今でも続けることが出来ています。 平日の会社終わりにコワーキングの「エニシア静岡 丸井店」に行って、そこで英語の勉強をしています。 ただ時間が30分~40分くらいと…

ステップ関数を理解してみる

はじめに 活性化関数としてステップ関数がある、ニューラルネットワークの起源となるアルゴリズムのパーセプトロンでAND回路やOR回路の構成に使用されたものです。 yaju3d.hatenablog.jp 過去にシグモイド関数をやってきてるのに、なんで初期の活性化関数で…

静岡の勉強会の構想を考える

はじめに 2016/4/23に静岡Developers勉強会で「人工知能ハンズオン」を開催しました。 yaju3d.hatenablog.jp 当時はTensorFlowが出始めて人工知能がバズワードでした。TensorFlowに関する本も少ない上に自分自分が機械学習に関する知識が全然なかったです。 …

瞬間英作文で調べたこと

はじめに 英語の勉強として瞬間英作文のiPhoneアプリ版を使用して、何回も繰り返しています。 その中で疑問に思ったことはネットで調べたりしています。その履歴を辿って一覧にしてみました。 単語・熟語 英単語 英単語 意味 always いつも Although けれど …

なぜ数式には2乗が多いのかを理解してみる

はじめに 機械学習を学ぶようになり数学や統計の本やサイトに出てくる数式をみると2乗をよく見かけます。同じ数を2回掛けるってだけなのになんでなんだろう。 ネットで調べると下記のピッタシの本がありました。 書籍レビュー 2乗がつくる“神の数式”の世界へ…

勾配降下法の可視化を解析してみる

はじめに 今回は下記サイトの記事を見ていきます。 qiita.com 最急降下法(Gradient Descent)のみとなります。 データ dataは下記サイトから100件 https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/iris.csv # 2 クラスにする…

英語の勉強を継続して半年経過

はじめに yaju3d.hatenablog.jp ということで、毎年数ヶ月もすれば何もしないで終わっていた英語の勉強ですが、今年は続けることが出来ています。 やはり習慣化することが大事ですね、平日の会社終わりにコワーキングの「エニシア静岡 丸井店」に行って、そ…

機械学習に使われる微分の数式を理解してみる(勾配降下法:確率的勾配法)

はじめに 前回の記事の続きとなります。 yaju3d.hatenablog.jp 最急降下法と確率的勾配降下法の違いについては、以前に記事を書きました。 yaju3d.hatenablog.jp 参考 やる夫で学ぶ機械学習 - 多項式回帰と重回帰 - · けんごのお屋敷 パラメーター更新の式 …

機械学習に使われる微分の数式を理解してみる(重回帰)

はじめに 前回の記事の続きとなります。 yaju3d.hatenablog.jp 参考 やる夫で学ぶ機械学習 - 多項式回帰と重回帰 - · けんごのお屋敷 重回帰 前回の多項式回帰でも、変数 が1つだけでした。 機械学習をする上で実際に解きたい問題は変数 が2つ以上の方が多い…

機械学習に使われる微分の数式を理解してみる(多項式回帰)

はじめに 前回の記事の続きとなります。 yaju3d.hatenablog.jp 最終的な更新式を求めたところまでやりました。 パラメータ と の更新式は、最終的に下記のようになります。 参考 やる夫で学ぶ機械学習 - 多項式回帰と重回帰 - · けんごのお屋敷 多項式回帰 …

機械学習に使われる微分の数式を理解してみる(勾配降下法:最急降下法)

はじめに 前回の記事で、シグモイド関数の微分を行いました。 yaju3d.hatenablog.jp 今回は、偏微分を含んだ微分を理解していきます。 本とかだと分かっている人向けなので展開式を省略されてしまうのですが、私はあえて分かりやすく展開式を書きたいと思っ…

機械学習に使われる微分の数式を理解してみる(シグモイド関数)

はじめに 機械学習関連の本や記事を見るたびに出てくる微分の数式、これを理解しないと自分は先に進めない。 しばらくはシリーズで取り組みたいと思います。 以前の記事で、シグモイド関数の微分を導出してみました。再度、一から見直していきます。 yaju3d.…

2019年こそ英語を継続して勉強する

はじめに 今年になってサブタイトルにこっそり「英語」を追記しました。 毎年新年を迎えると今年こそ英語をと誓うものの、数ヶ月もすれば何もしないで終わってそのまま1年経ってしまう。 こんなことを25年ぐらいやっているわけで、溜まるのは本や教材ばかり…

「サザエさんのじゃんけん データ分析」の2018年の結果

はじめに 明けましておめでとうございます。 さてさて、2018年のサザエさんのじゃんけん結果はどうなったでしょう。 ちなみに、2017年のサザエさんのじゃんけん結果は、32勝9敗7分(勝率0.780)でした。 人工知能による予測化を断念 ごめんなさい、DeepLearnin…

交差エントロピーを理解してみる

はじめに ここ数ヶ月は別の件で忙しくて、機械学習に向き合えていませんでした。 仕事で調べたり学んだことはQiitaブログの方に書いていて結構すんなり書けるんですが、このブログは数学・物理・機械学習と特化するようにしているので、パワーがないと進まな…

シグモイド関数を理解してみる

はじめに 機械学習の学習すると必ず出てくる用語にシグモイド関数があります。 今回はこれを理解してみたいです。 シグモイド曲線 シグモイド曲線は入力した値を0から1の間に収めてくれる関数の1つです。 多くの自然界に存在する事柄は、このようなS字曲線を…

サポートベクターマシーン(SVM)を理解してみる

はじめに ディープラーニング(深層学習)の理解もまだ進んでいないわけですが、今回は勝手に古い技術と思い込み何も理解しようとすらしていなかった サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)に着目してみます。 サポートベクターマシンとは サポ…

Google Colaboratory上でmatplotlibのアニメーションを再生する

はじめに 最近は、Anacodaを使わずにGoogle Colaboratoryを使用しています。 Google ChromでGoogle Colaboratory にアクセスすれば、すぐにPythonが使えますからね。 下記サイトでは勾配降下法 (Gradient Descent)のグラフをアニメーション化しており、かっ…

スポンサーリンク