機械学習②

こんばんは。

Twitterのほうで投稿しましたが、おたふく風邪になってしまいました。
なんで今また!?子供のころもなったことあるらしいのに!?
年を重ねていくにつれて病気にかかりやすくなっている気がします。健康にはより一層気を付けて生活していかなくてはなりませんね。

機械学習の勉強をぼちぼちとしていますが、だんだんと教師あり学習のパターンというものがわかってきました!

ちなみに最近は「Pythonではじめる機械学習」が難しいのでもっと簡単に機械学習を学ぼうと「見て試して分かる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑」という本も用いて学習しています(笑)

 

本書は機械学習のさわりの部分のみの解説書として教師あり学習、教師なし学習の仕組み、方法を紹介されています。そのためコードも項目ごとに1つのみの紹介となっていますが、それが逆にわかりやすいんです!

線形回帰、ロジスティック回帰等それぞれのアルゴリズムの項目で

  • 概要
  • アルゴリズム
  • 詳細

と説明の体裁も整っているため、読みやすいし分かりやすいです。

「Pythonではじめる機械学習」は各アルゴリズムに対し、詳しく書いてあるので、理解が追い付かないときがしばしばありました。
さわりだけ「機械学習図鑑」で学んでいると理解の助けになるので、活用しております。

近いうちに備忘録的な教師なし学習を行う上でやることを簡単にまとめたいなと思います。

それと機械学習を行う上でscikit-learnというライブラリについての説明は結構出てくるのですが、それ以外にnumpy やらpandasやらmatplotlibやらmglearnのライブラリも多用されています。しかし、これらの説明というものがほとんどされていません。
機械学習の理解が若干できるようになったので、これらについてもある程度分かっていたほうがいいかなと思い、Youtubeで学習しました。

↓numpy↓

↓pandas↓

↓matplotlib↓

前回も参考にさせてもらった方の動画なのですが、すごくわかりやすく、使い方を紹介されています。

全て完璧に覚えたわけではありませんが、これらの動画をちょくちょく見返して覚えていこうと思います。

mglearnのライブラリについては「Pythonではじめる機械学習」での学習でのみ使われるものなのかな?そうなのであればこのライブラリはとりあえず、無視でいこう!

ちょっとずつ理解できることが増えると勉強は楽しいです。体調が悪化しない程度にがんばります(笑)

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