Coursera機械学習

主成分分析(PCA:Principal Components Analysis) 機械学習を行う上で、サンプルデータ量がとてつもなく膨大な数になってしまい、計算量などの負荷が非常に大きくなることがしばしあると思います。 そんなと...

さて、今回からは新しい内容に触れていきたいと思います。今まではトレーニングセットには目的変数\(y\)の値が与えられていましたが、そうではなくただ単にと特徴変数\(x\)のみ与えられた場合でも機械学習を用いることができます。

Support Vector Machine(SVM)　カーネル サポートベクターマシン（SVM）は線形のみではなく、上の図のような複雑な非線形の分類を扱うにはカーネルと呼ばれるテクニックを用います。

SVM(Support Vector Machines) 今回から、新しい機械学習アルゴリズムについて説明を行います。 SVM(サポートベクターマシン)ですね。 このSVMは複雑な非線形の関数を学習する方法として知られており、...

前回のブログでは作成した機械学習モデルを評価するということで、オーバーフィッティングやアンダーフィッティングの改善方法について説明をしました。 さて、今回は学習曲線(Learning curves)について説明したいと思います。