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機械学習で花の画像から品種を分類するシステムをつくる O'Reillyから発刊されている実践機械学習システムの第２章の勉強メモ。 はじめに 今回つくってみるプログラムは「花の画像を渡してその品種を分類する」というもの。 システム的には、まず分類のルールを与えて分類を試みる。そのルールで品種がわからない画像に対してはさらに学習したルールを用いて分類するって感じのようだ。 このシステムでは クラス分類と 教師あり学習 を利用する。 クラス分類のイメージはSVM（あまり理解していないが笑）とか木とかを用いてどんどんクラス分けしていく感じかな。ディレクトリの構造と似てるかも。 教師あり学習は、wikiのページによると 事前に与えられたデータをいわば「例題（＝先生からの助言）」とみなして、それをガイドに学習（＝データへの何らかのフィッティング）を行う とある。なるほど（わからん） ちなみにwikiの

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とあるディスクを読もうと思ったらUDF形式であった。 lennyでは以下の方法で読めた。 kernelがUDFに対応していることを確認。 udftoolsをインストール # apt-get install udftools /etc/default/udftools でデバイス指定 DEVICES="/de v/hda" udftoolsスタート # /etc/init.d/udftools start メディアをマウント # mount -t udf /dev/hda /mnt 使い終わったらメディアをumountして、udftoolsをstopする。 udftoolsを止めないとメディアを取り出せなかった。

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