読書環境
- Kindle(白黒)
- iPad Pro 10.5 + Kindle(カラー)
- 紙
今日読んだ本、Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識 (AI&TECHNOLOGY) (我妻 幸長(著)、翔泳社)の感想。
読書環境
今日読んだ本、Pythonで動かして学ぶ!あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識 (AI&TECHNOLOGY) (我妻 幸長(著)、翔泳社)の感想。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第5章(進化的手法による規則の学習)、5.2(遺伝的アルゴリズムによる知識獲得)、5.2.2(遺伝的アルゴリズムによる知識獲得プログラム)をC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第5章(進化的手法による規則の学習)、5.2(遺伝的アルゴリズムによる知識獲得)、5.2.1(遺伝的アルゴリズムの実際)をC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第4章(教示学習)、4.2(教示学習に基づくデータ分類システムの構成)、4.2.2(分類知識の機械学習プログラム)をC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第4章(教示学習)、4.2(教示学習に基づくデータ分類システムの構成)、4.2.1(判断木構成支援プログラム)をC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第3章(帰納的学習)、3.1(暗記学習)、3.1.3(日本語テキストデータの学習)、n-gramの出現頻度の解析(rankプログラム)をC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第3章(帰納的学習)、3.1(暗記学習)、3.1.2(n-gram 出現頻度に基づくテキストデータの学習)、(3)n-gramの出現頻度の解析(rankプログラム)をC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第3章(帰納的学習)、3.1(暗記学習)、3.1.2(n-gram 出現頻度に基づくテキストデータの学習)、n-gram作成アルゴリズムをC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第2章(パラメーター調整による学習)、2.2(パラメーター調整による時系列データの学習)、2.2.2(時系列データの変動傾向の学習)、機械学習プログラムをC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第2章(パラメーター調整による学習)、2.2(パラメーター調整による時系列データの学習)、2.2.2(時系列データの変動傾向の学習)、増減の出力をC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第2章(パラメーター調整による学習)、2.2(パラメーター調整による時系列データの学習)、2.2.1(学習データセットの作成)、行の先頭に数字を付加をC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第2章(パラメーター調整による学習)、2.1(パラメーター調整と学習)、2.1.1(学習データセットの機械学習とパラメーター調整)、2.1.2(パラメーター調整の実行例)をC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第2章(パラメーター調整による学習)、2.2(パラメーター調整による時系列データの学習)、2.2.1(学習データセットの作成)、フィールドの取得をC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第2章(パラメーター調整による学習)、2.2(パラメーター調整による時系列データの学習)、2.2.1(学習データセットの作成)をC言語ではなくPythonで取り組んでみる。
読書環境
今日読んだ本、Pythonで機械学習入門: 深層学習から敵対的生成ネットワークまで (大関 真之(著)、オーム社)の感想。
開発環境
はじめての機械学習 (小高知宏(著)、オーム社)の第2章(パラメーター調整による学習)、2.1(パラメータ調整と学習)、2.1.1(学習データセットの機械学習とパラメタ調整)、2.1.2(パラメタ調整の実行例)をC言語ではなくPythonで取り組んでみる。