5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできていない状況でした。 ※一度Udemyで講座を受講しましたが、挫折しています。 まだDL4USのLesson0,1をやってみただけですが、非常に良いものだと感じたのでシェアしたいと思います！！ DL4USについて DL4USの紹介記事から本講座の特徴を引用させていただきます。 アプリケーション指向 高度な数学的知識は不要 1人1台独立した仮想GPU環境を用意 実際にモデルを学習させながら技術を習得 コードはすべてKeras （TensorFlow）と
私が執筆した書籍 やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん がマイナビ出版から Amazon で 2017/9/20 より発売されます。Amazon 上では既に予約可能になっていますので、興味のある方は是非とも手に取ってみてください。 本書は、以前よりこのブログ内で公開していた「やる夫で学ぶ機械学習シリーズ」というシリーズ物の記事をベースとして、加筆・修正を加えたものになります。ブログの記事がベースになってはいますが、追加で書いた分の方が多く、お金を出して買ってもらえるクオリティにするために、より丁寧な説明を心がけて書きました。元記事は「やる夫」と「やらない夫」というキャラクターを登場人物として、機械学習の基礎を面白おかしく丁寧に解説していくものでしたが、書籍化するに当たって「やる夫」と「やらない夫」をそのまま使うわけにもいかなかったので、プログラマの「アヤノ」とその友達で機械学
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
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