『Ruby on Rails チュートリアル』解説セミナー（Rails 4.2対応） / 晩秋集中セミナー - CoEdo.rb | Doorkeeperに11月21日から参加しています。 5日間、計３６時間の集中セミナーで、ほんと受講生よりも講師の方が間違いなく大変だろうなぁ... とりあえず３…

『Ruby on Rails チュートリアル』解説セミナー（Rails 4.2対応）/ 晩秋集中セミナー - CoEdo.rb | Doorkeeperに週末３日間でていて、CourseraのMachine Learningは課題こなすだけで精一杯な状態。（とりあえず提出には間に合ってる… 講習のRuby on Rails チ…

Machine Learning Week 2 - Octave Tutorial - 基本操作 の続き グラフ描画は色々詰まる要素が多かった。。。 簡単なグラフ描画 データを準備すればplotコマンドでグラフ描画できる. ❯❯ t = [0:0.01:0.98]; ❯❯ y1 = sin(2*pi*4*t); ❯❯ plot(t,y1); エラー等…

Lesson2からOctaveを使った課題提出がでてきます。このOctave Tutorialをやることで、これまでの数式を実際にソースコードに落とす方法がわかり、数式の意味が一気に理解できるようになりました。 やっぱりソースコード弄りながら実際にグラフを表示するって…

MacのEvernoteに、一括で複数のPDFをバッチ登録できないかと調べたら、Evernote Import Folderというaction scriptを使ってできる事がわかったのでメモ ※仕組み上PDFだけではなく、どんなファイルでもOKなず 一括登録手順 最終的に、以下のような＠evernote…

Lesson2から課題提出がありますが、octave 4.0で実行すると以下のようなエラーになります ❯❯ submit == Submitting solutions | Linear Regression with Multiple Variables... Login (email address): *******@gmail.com Token: ******** !! Submission fai…

Machine Learningの課題で使うOctaveを、MacOS X(El Capitan)に入れる手順です。 前提 MacOSのアプリはすべてhomebrewで管理しているので、このOctaveもhomebrewで導入します. Homebrew — OS X 用パッケージマネージャー 参考 gnuplotをHomebrewからインスト…

授業で使うパワポ資料からテストプリントなどなど、慣れたmarkdownで記述してpandocでpdfなりに出力しています。 なのでもちろんはてなブログもmarkdownで記述しているのですが、数式の埋め込み方がわからなかったのでメモ 参考にしたサイト はてなブログの …

Machine Learning Week1 - Model and Cost Function の続き 前回でてきたの最小を見つける目的関数の中の、最急降下法（Gradient Descent)を扱う。 最急降下法(Gradient Descent) 関数（ポテンシャル面）の傾き（一階微分）のみから、関数の最小値を探索する…

Machine Learning Week1 - Introduction の続き このレッスンは、線形回帰の中でもシンプルな一変数による線形回帰(Linear Regression with One Variable)がターゲット 「住宅の広さ(x)から、家賃(y)を予測する」時のように、「一つの変数xから、全体の結果…

Machine Learning(機械学習)とは 以下の引用が、「機械学習とは何か」で一番有名な定義. A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P if its performance on T, as measured by P, …

以下の記事を読んで、MOOCの一つであるCourseraの機械学習(Machine Learning)を履修することにしました. Coursera を利用した機械学習勉強会 - Hatena Developer Blog Coursera の Machine Learning 自分の授業ノートとして、忘れないために色々と書き残して…