「データサイエンス」に関する記事一覧

お久しぶりです。橘です。 引き続き、機械学習について書いていきます。 前回、「次回は最尤推定法」という風にお伝えしましたが、要望があったことと「機械学習の弱点」は先におさえておくべきと考え、「オーバーフィッティング（過学習）」についてお話し…
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前回: 機械学習 曲線フィッテングについて　後編 橘です。 曲線フィッティングはもっとサラッと書くつもりでいたのですが、3回も使ってしまいました。 前回お話した通り、次回からは1テーマ1回で書いていきます。 そして今回、おまけ編として書き始…
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一ヶ月ぶりの更新となってしまいました。 橘です。 今後しばらくはペースアップを図って行きます！ さて、前回は曲線フィッティングをを実際に見ていきました。 前回までの内容をざっとまとめると、 目的は、「過去のデータにフィットするような曲線を引…
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お久しぶりです。橘です。 1ヶ月経ってしまいました。月2回くらいの更新頻度の予定だったのですが。。。 前回、想像ゲームというゲームで機械学習の雰囲気を 味わっていただきました。今回は想像ゲームをもう少し、実際の機械学習に近づけてみたいと思い…
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橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 前回までに、機械学習を学んでいくための数学の準備をしていきました。 前回までのリンク 機械学習を学ぶための準備 その1（微分について） 機械学習を…
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橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 前回の試験問題の解答 ひとまず、前回の試験問題の解答です。スライドにしてありますので、答え合わせをしてみてください。 機械学習を学ぶための準備 そ…
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橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 第4回目になりました。この年の瀬の忙しい時に数学を嗜む・・・幸せですね（遠い目） 今回は少し長編です。ただ大きく２つの構成にわかれていて、間に練習…
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橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 第3回は、前2回とは変わって、行列の話をします。ぜひ、紙とペンをご用意して読んで下さい。最後には、試験問題があります！ 解答は次回、公開します。 …
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前回: 機械学習を学ぶための準備 その1（微分について） 橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 前回の微分に引き続き、今回も機械学習の準備として「級数と積分」をテーマにご紹介していきま…
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橘と申します。 機械学習を勉強中の身でありながら、機械学習に関して記事を書いていく予定です。 このブログを読んでいる方であればご承知のとおりかと思いますが、機械学習と数学は切っても切れない関係です。「数学を使わなくても機械学習は使える」とい…
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