2次元データの回帰はこちらから google colaboratory 【内容】 + 線形回帰(scikit-learn: LinearRegression) + ニューラルネットワーク(scikit-learn: MLPRegressor) + ニューラルネットワーク(Kera […]
まとめはこちらから google colaboratory 【内容】 + 線形回帰(ペンローズの疑似逆行列) + 線形回帰(scikit-learn: LinearRegression) + 線形ガウス基底関数 + 多項式回帰(scikit-learn: PolynomialRe […]
2次元データの回帰をまとめました。 下をクリックするとColaboratoryで開きます。 Colaboratory 線形回帰とニューラルネットを試しました。
2次元データの分類をまとめました。 下をクリックするとColaboratoryで開きます。 Colaboratory ニューラルネット、サポートベクトルマシンで分類しました。
1次元データの回帰をまとめました。 下をクリックするとColaboratoryで開きます。 Colaboratory 線形回帰、多項式回帰、ニューラルネット、ガウス過程回帰で試しました。
2次元データの表示の時に、よく調べるポイントである、 成分のカラー表示、 等高線、surface、マチ針表示をまとめました。 colaboratoryで表示 HTMLで表示
1次元データのプロットや棒グラフの仕方をまとめました。 colabratoryで表示 HTMLで表示 データ点とフィッティング関数の表示 stdの表示
Tensorflow を強化学習でversion2.1を使うとversion1.12よりも遅くなるので原因を確認しました。 結論から述べますと、version2.1は、バッチで学習させるときにはversion1.12よりも若干速いのですが、データを1つづつに分けて学習させる場合で […]
あたらしい機械学習の教科書の第2版が、今月出版になりました。翔泳社の方々、レビューをして頂いた方々、大変大変ありがとうございました。 あたらしい機械学習の教科書 近くのジュンク堂や有隣堂でもおいて頂いてあるのを発見しました。うれしい限りです。 ところで、ジュンク堂ですが、一段上に […]