今回はこのestimateGaussian.mとselectThreshold.mに取り組みたいと思います。 estimateGaussian.m 問題文を読む プログラム全体版ex8.mを読む プログラム詳細版estimateGaussian.mを読む 試行錯誤する selectThrehold.m 問題文を読む プログラム全体版(ex8.…

自分なりのまとめです。 課題をこなすのに必要な考えや式を抽出したつもりですが、 よくわからないところが多かったので、 課題をこなしながら苦闘することになりそうですorz この方のまとめのブログがすっきりしてると思います。 Coursera MachineLearning …

前回できなかったオプション課題になっている5000の顔について取り組みます。 5000の顔のデータは1つ1つは32X32（＝1024）のデータで 1列が1つの顔のデータに対応しているとのことです。 そして5000の顔だと数が多いので100の顔でPCAを試そうという 形式にな…

今回はこの最後の課題↓recoverData.mとOptionalの5000の顔に取り組みます。 問題文とプログラム全体版(ex7pca.m）には 特にアドバイスめいたものは書かれていません。 答えが[-1.047-1.047]になるということなのでこれをGoalにします。 プログラム詳細版（re…

今回はpca.mとprojectData.mに下記順で取り組みます。 問題文を読みます 試行錯誤開始です。 問題文を読みます まずは2Dセットで慣れて、次に5000の顔イメージに取り組む手順のようです。 2Dから1Dにするのを↓のように視覚で見るというのがpca.mのGoalです。…

今回は課題と課題の間にあるoptionalに取り組みます。 2Dセットに慣れたら画像でクラスタリングをやってみよう！と問題文の 冒頭にありましたがその通り画像での演習が載っています。 （出典;『Coursera Machine Learning』 By Mr. Andrew Ng) 色数を256色か…

今回も↓の課題に取り組みます。 （出典;『Coursera Machine Learning』 By Mr. Andrew Ng) ①idxが1のときにはXはそのままで idxが=2と3のXの要素は0にさせて、 ②縦行ごとに平均をとろうという作戦でした。 まず①の実験です。 結果です。 うまくいきました 続…

今回はこの課題↓Compute Centroid Meansに取り組みたいと思います。 （出典;『Coursera Machine Learning 』By Mr.Andrew Ng) こういう順番で取り組んでいきます。 問題文を読む 課題プログラム全体版を読み解く(ex7.m） 課題プログラム個別版を読み解く（Co…

前回に引き続き↑のFind Closest Centroidsに取り組みます。 前回はこの式で計算結果を取り出せるけど900X1のベクトルになってしまっている ので、これを300X3にしたいというところで躓いていました。 900X1のベクトルは↓のようにすれば、300X3にできます。 …

今回はこの一番上の課題に取り組みます。 問題の趣旨はまずは2D Datasetを使ってK-meansに慣れてくださいということですね。 x1,x2,・・・・xmのTraining Setについて、 どのCentroid（中心点）に最も近いかを振り分けていくことが求められています。 中心点…

ANAカードをやめることに決めた私が次のカードと見定めたのが楽天カードです。 すごいぞ、楽天カードプロモ！！ 入会キャンペーン プロモ ①街で楽天カードを使用するたびに100ポイントプレゼント（上限；1000ポイント） ②10日間限定、楽天カードを街で使用で…

Video⑧Principal Component Analysis Problem Formation Video⑨Principal Component Analysis Algorithm Video⑩Reconstruction from Compressed Representatation Video⑪Choising the Number of Principal Conponents Video⑫Advice for Applying PCA Video⑧P…

人生100年時代、定年はなくなり70歳まで働くにはスキルがあったほうがいいと メディアから啓蒙を受けて、アラフォーの自分はどうしようかなぁと 漠然と思っていました。 そんなときNHKで特集されていたNHKのAI特集を見て↓ これをやってみたいなぁと思いまし…

Video①Unsupervised Learning Introduction Video②K-means Algorithm Video③Optimization Objective Video④ Random Initialization Video⑤Choosing the Number of Clusters Video⑥MotivationI；Data Compression Video⑦MoticaionII；Visualization ここでは…

Week7を一言でいうとSVMという新アルゴリズムの紹介と実践 課題の前半はSVMの直線、曲線を使うこと。 ・直線はlinearKernelを使います。 ・曲線はgaussianKernelを使います。 課題の後半はEmailのSpam分類機をつくること ①Emailの文章をベクトルに落としこむ…

いざ、メールの分類を実践！ 日々の業務への応用 Week6まで学んだことで考えるべきこと、やるべきこと 今回はemailFeature.mの完成に取り組みます。 問題文を読むとemailFeature.mは 1899X1で構成要素が0 or 1のベクトルへ変換する式ですね。 1899X1なのはVo…

貯めたマイルでいつか海外旅行に行こうと思ってました。 でも諦めました。 そもそも海外旅行に行くのに必要なマイルはいくらなのか では50,000マイルをクレカ支払で貯めると何万円必要でしょうか？ 有効期限！！！ まとめ 大阪-東京間を帰省するために年一回…

前回と同じくprocessEmailに取り組みます。 引き続きprocessEmail.mの解読を続けます。 ここには「Word Stemming」と「Removal of non-words」の機能が入ってそうです。 試しにWhileのループ文を外してこの箇所を実行してみました。 anyoneがなくなりました…

前回は64通りシュミレーションを綺麗に片づけたので、 今回はようやく次の課題であるEmail Spanの課題processEmail.mに取り組めます。 問題文を読むとポイントは メンテしなければいけないプログラム；processEmail メンテしたら出てくるべき回答； （出典;…

前回に引き続きdataset3Params.m↓に取り組みます。 もう5日目です。。。本当難しい。。。 前回は64通りのシュミレーションの取り出し方に四苦八苦していました。 ポイント ①Week6のやり方の取り出したい値の後ろに(i)をつけると なぜか今回は1X8のベクトルに…

今回も引き続きdataset3Params.mに取り組みます。 前回の宿題は↓でした。 ②ValidationSetを評価しているのに、SVMの元データがX,yでいいのかということ については64通りすべての計算をセット1;X,y セット2;Xval,yvalで 行ってSubmitで正解を見てみることに…

今回も前回に引き続きdataset3Params.mに取り組んでいます。 前回の宿題が ①56.5％の精度しかないすべて1という境界線をグラフで表現すること ②ValidationSetを評価しているのに、SVMの元データがX,yでいいのかということ この2つだったのでこれに今日は取り…

今回も前回に引き続きdataset3Params.mにTryしています。 グラフを作成していき、正解のグラフと形の近いものを選ぶ力技をしていましたが、 64通りの中からBest Parameterを選ぶにはどうすればいいかを考えます。 Week6までの流れではCostFunctionの式を作成…

Week1からWeek2までさまざまなアルゴリズムを学んだが、 Week7ではSupport Vector Machineを学ぶ。 この理由は ①人気があり多用されているアルゴリズムであること ②機械学習の実践で大事なことは 「荒くてもいいから素早くTryして分析すること」のため、 荒…

アラフォー文系のサラリーマンがブームに乗っかって、 人気コースCoursera Machine Learningに 悪戦苦闘していることを 記した日記です。 今日は適切なCとsigmaを選びなさいという課題↑に取り組んでいました。 問題自体はCとSigmaを8X8の64通り試せば答えは…