覚え書きブログ

Pythonによる機械学習

Pythonによる機械学習6(4/4)

OpenAI GymのインストールとQ学習の実装(Windows)

windows subsystem for Linuxのubuntu環境に、OpenAI Gymをインストールし、Q学習してみた。以下は、手順のメモである。 準備 1) windows subsystem for Linuxの設定とUbuntuのインストール Qiitaのページhttps://qiita.com/Aruneko/items/c79810b0b015bebf3…

Pythonによる機械学習6(3/4)

<< Pythonによる機械学習6(2/4)【Pythonによる機械学習6(3/4)の目次】 非線形な関数の回帰 カーネルモデルの導入 分類におけるカーネルモデルのイメージ カーネルトリックとカーネル関数の例 演習4 カーネルモデルの線形性 演習5 演習6 ガウスカ…

Pythonによる機械学習6(2/4)

<< Pythonによる機械学習6(1/4)【Pythonによる機械学習6(2/4)の目次】 線形回帰のテンプレート 演習2 行列演算による高速化 演習3 線形回帰の実行例 線形回帰のテンプレート intelligentSystemTrainingフォルダ下の線形回帰のテンプレートregres…

Pythonによる機械学習6(1/4)

【Pythonによる機械学習6(1/4)の目次】 回帰問題とは 線形回帰問題の定式化 最小二乗法によるモデルパラメータの最適化 線形回帰モデルのデータの準備 学習データの構造 演習1 回帰問題とは 線形回帰問題の定式化 最小二乗法によるモデルパラメータの…

Pythonによる機械学習4(4/4)

<< Pythonによるデータ解析4(3/4)【Pythonによる機械学習4(4/4)の目次】 画像分類ニューラルネットワークの学習と評価 画像分類の結果の可視化 演習2 演習&宿題 その他の分類課題の例 データセットの提供サイト 画像分類ニューラルネットワー…

Pythonによる機械学習4(3/4)

<< Pythonによるデータ解析4(2/4)【Pythonによる機械学習4(3/4)の目次】 手書き文字画像の分類 画像特徴量の抽出 学習と評価データの準備 手書き文字画像の分類 画像分類の題材として、手書き文字画像のMNISTを用います。MNISTにおける課題は、…

Pythonによる機械学習4(2/4)

<< Pythonによるデータ解析4(1/4)【Pythonによる機械学習4(2/4)の目次】 TF-IDF特徴量の抽出 ニューラルネットワークの学習と評価 感情分類の結果の可視化 演習1 TF-IDF特徴量の抽出 今回は、比較的実装が容易なTF-IDF特徴量を用います。なお、…

Pythonによる機械学習4(1/3)

前回までは、ロジスティック回帰とニューラルネットワークを題材に、機械学習のアルゴリズムの開発を経験しました。機械学習のアルゴリズムの開発は、高校・大学で学んだ微積分、線形代数、確率、情報理論およびプログラム言語を駆使して、以下のような手順…

Pythonによる機械学習3(3/3)

<< Pythonによる機械学習3(2/3)【Pythonによる機械学習3(3/3)の目次】 演習2 演習3 ニューラルネットワークの実行例 中間層のノード数と交差エントロピー損失の関係 宿題 演習2 以下の【シグモイド関数の計算】を実装し、lossとsigmoidメソッド…

Pythonによる機械学習3(2/3)

<< Pythonによるデータ解析3(1/3)【Pythonによる機械学習3(2/3)の目次】 難しいデータに対するロジスティック回帰 ニューラルネットワークのテンプレート 難しいデータに対するロジスティック回帰 前回作成したロジスティック回帰を、多峰性のあ…

Pythonによる機械学習3(1/3)

前回のロジスティック回帰の構成を2階層のニューラルネットワークと解釈したのち、中間層を導入し非線形な表現が可能な3階層のニューラルネットワークを実装していきます。【Pythonによる機械学習3(1/3)の目次】 ロジスティック回帰の構成 3階層のニ…

Pythonによる機械学習2(4/4)

<< Pythonによる機械学習2(3/4)ここでは、ロジスティック回帰のテンプレートで、まだ未実装の最急降下法(updateメソッド)と交差エントロピー(lossメソッド)を実装し、完成させていきます。【Pythonによる機械学習2(4/4)の目次】 演習2 演習…

Pythonによる機械学習2(3/4)

<< Pythonによる機械学習2(2/4)【Pythonによる機械学習2(3/4)の目次】 ロジスティック回帰のテンプレート ロジスティック回帰のテンプレートの実行 ロジスティック回帰のテンプレート 人工データの準備が整ったので、次はロジスティック回帰の実…

Pythonによる機械学習2(2/4)

<< Pythonによる機械学習2(1/4)【Pythonによる機械学習2(2/4)の目次】 学習データの構造 人工データの取得 学習データの構造 ロジスティック回帰などの機械学習アルゴリズムの実装では、学習データを、よく以下のような行列構造で表現します。 …

Pythonによる機械学習2(1/4)

今回は、まず、人工知能(3セメ)で学んだロジスティックモデル(2階層のニューラルネットワーク)を簡単に復習し、モデルのパラメータの勾配を手計算で求めます。 そして、ソフトマックス、交差エントロピー、事後確率および最急降下法のメソッドを持つ2階…

Pythonによる機械学習1(4/4)

【Pythonによる機械学習1(4/4)の目次】 matplotlib.pylabを用いたプロット オブジェクト指向のPythonスクリプトの例 宿題 matplotlib.pylabを用いたプロット Pythonでは、グラフのプロットにmatplotlibライブラリが用いられます。 以下は、matplotlib…

Pythonによる機械学習1(3/4)

【Pythonによる機械学習1(3/4)の目次】 for文とIf文とリスト内包表記 演習3 for文とIf文とリスト内包表記 pythonのfor文とif文には、C言語と類似の記述をする通常のものと、リストの括弧[]内に記述するリスト内包表記があります。【通常のfor文とif文…

Pythonによる機械学習1(2/4)

【Pythonによる機械学習1(2/4)の目次】 数値演算のスクリプトの例 pdbを用いたデバッグ 演習2 数値演算のスクリプトの例 以下は、数値計算用のライブライrnumpyを用いた線形代数の行列演算を実行するスクリプトの例です。 具体的には、3x3の行列WHお…

Pythonによる機械学習1(Pythonの基礎 1/4)

データ解析を題材に、Pythonを用いた機械学習アルゴリズムの実装の演習を行います。本演習では、scikit-learn、tensorflow, caffe, chanierなどの機械学習のライブラリの整備が進むなか、あえてそれらの機械学習ライブラリは使わずに3階層のニューラルネット…