この記事のまとめ Courseraの Machine Learningコース Week 2のProgramming AssignmentをPythonで書く 背景 機械学習の勉強のために、Courseraの Machine Learningコース を受けております。 その中では機械学習のコーディングも含まれるのですが、プログラミング言語としてMATLAB/Octaveを使うことを対象にしています。MATLAB/Octaveは学習用にはいいのですが、現実的に実装するとなるとMATLABは結構高価なソフトウェアですし、Octaveだとライブラリが不十分かつ動作が不安定なので、一般的に機械学習ではよく使われるPythonを使っていきたいと考えております。 そこで、もともとはMATLAB/Octave用に用意されているProgramming Assignmentを勉強がてらにPythonで記述していこうと思います。 まずはWeek 2の第一回目のProgramming Assignmentについて実装します。初回は、線形回帰モデルの機械学習についての課題です。 ※Week 1にはProgramming Assignmentはありません。

この記事のまとめ Jubatusのアルゴリズムのひとつである、Classifier & RegressionのOverviewを解説する 背景 以前も書いた通り、機械学習を学ぶにあたってJubatusを使えるようになることが当面の目標ですが、機械学習の知識もないまま初めてJubatusのホームページを読んだときはいまいち理解ができませんでした。 少しだけですが勉強していく中で理解できるところが出てきましたので、理解できるところまで解説していこうと思います。 ただし、勉強中のみのため間違っていたらごめんなさい。

この記事のまとめ MATLAB/OctaveとPythonのNumPyのコード比較 NumPyのarray型とmatrix型のサンプルコード

この記事のまとめ MATLAB/OctaveとPythonのNumPyライブラリ比較 NumPyのarray型とmatrix型の比較