タグ「機械学習」がついた記事

該当件数:18件 このタグがついたログをみる

機械学習の数学入門 勾配降下法を使うワケ

勾配法+機械学習の勉強会に行ってきた! 勾配法はトライ&エラー 関数の最適解の求め方は2種類あって、 解析的に求める 数式にしてx = 1のような正確な答えが求められること 正確な答え(最適解)...

機械学習の数学入門 合成関数

勾配法+機械学習の勉強会の予習!勉強会主催者より「合成関数の微分もできると良いです」なので、合成関数を学んでみた! 合成関数とは y = f(u), u = g(x) のとき y = f(g(x)) と表せるf(g(x))と入...

機械学習の数学入門 勾配法と微分

今週、勾配法+機械学習の勉強会があるので予習! 勾配法 勾配法の仕組みを具体例でわかりやすく解説損失関数の大きさを最小にするために使う方法→ 機械学習だと学習データで予測精度を高めるための方法って感じかな  (正解に近づくよう...

高い相関があるのに予測精度が落ちる

多重共線性 多重共線性とは? 〜 概要と対応方法 〜重回帰分析で相関関係の高いデータ組を説明変数にすると予測精度が悪化してしまうことがあるこれを多重共線性という(略称マルチコかわいい) 目的変数と説明変数の相関関係は重要 テ...

どうしてみんな微分したがるの?

機械学習を勉強し始めると出会う「微分」 私はここ最近、毎日「ビブン」に会っているものの、なんだかよく分からない(眠れなくなるほど面白い 図解 微分積分を読んでます すぐ眠れています)今更感すごいけど、機械学習の時なんでみんなが微分し...

ニューラルネットワーク 分かりやすくしてみた2

前回の記事では重回帰分析を例にしてニューラルネットワークを表現したが、そもそも重回帰分析ってscikit-learnなどで分析できるからわざわざニューラルネットワークで分析するの?ってなったので分類問題に当てはめる ニューラルネ...

ニューラルネットワーク わかりやすくしてみた

ニューラルネットワークの基礎をまとめる Chainerで始めるニューラルネットワーク ←わかりやすい!ニューラルネットワークで重回帰分析をする図を作りました分析テーマは「都市の旅行客数を予測する」です 距離:東京からの距離...

どうしてデータ標準化が必要なの?

データによって高い値、低い値はまちまちだから 国語のテストは100点満点、数学のテストは200点満点の時、「100点」は国語:満点!max値 数学:50%の値 と高い値かどうかが変わる データによって「100」という値を「高い...

機械学習 損失関数を理解してみる

損失関数とはなんだ? Kerasでニューラルネットワークモデルを作成して学習・予測したときにlossっていう単語が出てくる lossを損失関数と言う 青点が実績値、赤線が予測値の線(関数) 実績と予測の差は誤差となる損失関数は...

Python 相関分析を再チャレンジ!

Python 好きなピンクを相関分析してみるでピンク色をRGB値で表して好みと相関分析したのですがわーい!って結果が出なかったので会社の人からおすすめされたHSVで相関分析を再実行! インプットデータはこちら 色相(Hue...

ニューラルネットワークそもそもの話

そもそもニューラルネットワークが分かっていない 「ニューラルネットワーク」で検索すると「ヒトのニューロンを模したもので…」から始まり「入力層→中間層→出力層という構成があります」という記事が多くてあれ?何を調べてたんだっけ??となる...

Python ニューラルネットワークで学習

Kerasを使ってニューラルネットワークを体験してみた これまではscikit-learnで相関分析、回帰分析をして学習・予測していましたより機械学習っぽいこと(パラメータを調整して予測精度を上げる)をしてみたいのでニューラルネット...

Python scikit-learnで学習②

前回の記事Python scikit-learnで学習してみるから続きscikit-learnで学習をやってみます!「学習データとテストデータの割合」と「学習の繰り返し回数」を変えて予測値がどのように変化するのか見てみます 回帰...

Python scikit-learnで学習してみる

機械学習の「学習」ってなんだろう 単回帰分析を使って予測する、というのはやってみて理解できてきたけど学習するって一体何をしているんだ?? 社内のエキスパートにご教授いただけました! 「回帰分析の学習」は直線(グラフ)の傾きと切...

Python 好きなピンクを相関分析してみる

社内でLTイベントで「ピンク色のRGB値」と「好き度」に関連があるのかを相関分析して発表しました データ準備 24種類のピンクの好き度を「0~5」で0.5刻みで数値にしましたピンク色、何種類知ってる?デザインに使えるピンク色2...

scikit-learnで単回帰分析

回帰分析とは 予測に使う分析のこと 「y=ax+b」で表される y:目的変数(予測したい値) x:説明変数(予測に使う値) a:回帰係数(傾き) b:切片(y軸と接している値) 目的変数を売上金...