機械学習の分類の話を損失関数と決定境界を中心に整理してみた - once upon a time,

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オーナー chezou ひっそりと書いてみました。数式はあまり使わないように心がけているので、いま勉強中の人の感想も聞ければ嬉しいです

2016/05/09 リンク

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オーナー chezou ひっそりと書いてみました。数式はあまり使わないように心がけているので、いま勉強中の人の感想も聞ければ嬉しいです

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masa7engineer とりあえず、タイトルだけ見て積んどく

2016/05/09 リンク

Nyoho おしかったー! ちょうど昨日Ng先生のコース終わったところでした。jupyter notebookってGitHubではプレビューできるのか! iPhoneで見ていて気付かずビューワ探そうとしていた。MacのSafariで見たらいきなり表示された。

機械学習

2016/05/09 リンク

kazuya030 notebook わかりやすい

2016/05/09 リンク

ak1can 機械学習

2016/05/09 リンク

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機械学習の分類の話を損失関数と決定境界を中心に整理してみた - once upon a time,

機械学習の分類の話を、主に決定境界と損失関数の観点から整理してみました。とはいっても、k-NNとか損... 機械学習の分類の話を、主に決定境界と損失関数の観点から整理してみました。とはいっても、k-NNとか損失関数関係ないのもいます。最初ははてなブログに書こうとしたのですが、数式を埋め込むのが辛かったのでjupyter notebookにしました。 github.com [追記] githubだと日本語を含む数式のレンダーが壊れるので、nbviewerの方がいいかもしれません。 https://nbviewer.jupyter.org/github/chezou/notebooks/blob/master/classification.ipynb [/追記] パーセプトロンが見直されたのはなんでだっけ、SVMってどういう位置づけだっけ、というのを確認できればなぁと思っています。多層パーセプトロンまでに至るところの流れがうまく伝わればなぁと思っています。間違いなどがあれば、是非ご指摘いただ

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NMinato772017/11/11
hirokist2016/05/16
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masa7engineer2016/05/09

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