2014-04-01から1ヶ月間の記事一覧
Courseraの機械学習ネタの続き。今回はロジスティック回帰をやってみます。回帰と付くのになぜか分類のアルゴリズム。以前、PRMLの数式をベースにロジスティック回帰(2010/4/30)を書いたけど今回はもっとシンプル。以下の3つの順にやってみたいと思います…
今回もCourseraの機械学習ネタ。Courseraの講義ではロジスティック回帰やニューラルネットのパラメータ学習に共役勾配法(conjugate gradient method: CG法)やBFGSアルゴリズム(Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno algorithm)*1 を使っていました。よく使…
線形回帰による直線フィッティング(2014/4/1)のつづき。今回は、線形回帰で曲線フィッティングをしてみます。PRMLによると、線形回帰で曲線のフィッティングをするためには、入力変数を非線形の基底関数(basis function)で変換すればよいそうです。今回…
パターン認識と機械学習(PRML)まとめ(2010/8/29)のつづき。PRML3章の線形回帰(Linear Regression)を実装してみます。そういえば、3章の実装はまるまる無視していた。何でだろう?今回は、受講している Courseraの機械学習コースの第一週目の課題を参考…