Week5までのまとめをしたいと思います。 機械学習の予測の考え方は大きく↓でした。 ①予測式--＞②Cost Function-->③Gradient-->④最適θ--＞⑤予測 ①予測式をたてて②Cost Functionで差分の合計をJで表現します。 Jが小さくなれば小さくなるほど、精度が良いとい…

Week5までに出てきた＠ｔ、＠ｐを列挙してみます。 Week5のex4.mの中です。 @(p)が絡んでいる nnCostFunction.mはnn_params, input_layer_size,hidden_layer_size,num_labels,X, y,lambdaを入力すると Jとgradを計算してくれる関数となっていました。 nn_par…

懲りずに線形回帰取り組んだ東京都コロナ感染者予測をNeural Networkでも やってみようとトライしてみました。 が、結果は散々です泣 Week5の課題はLogistic RegressionのNeural Networkだったので、 これを頑張ってLinear RegressionのNeural Networkに変え…

courseradaisuki.hateblo.jp ↑の記事をプログラミング用語を使わず別日記に書いたのですが、 こっちの日記にプログラミングの実行で躓いたポイントを記録しておきます。 OctaveへDataのUploadで躓いた load('0419Tokyo.txt')だけでは動かず、どうやってX,ｙ…

度々でてくるループシュミレーション取り出しのまとめです。 ループシュミレーションの取り出しとは、 1からｎまでのパターンを計算して、その計算結果を一覧にすることです。 一覧にすることで1からｎまでの間で、一番小さい計算結果になるのはどのときか、…

今回はpredict.ｍに取り組みます。 前回の日記で予測は計算して値は0と1の間で狙い通りですが、 最終的には全て0か1になってほしいです。 予測計算結果↓ 問題文を読むことにします↓ TEST1が45点でTEST2が85の生徒の合格確率は0.776になることを 確認しなさい…

今回はfminuncに取り組みます。 これに似たfmincgがWeek4以降もずっと出てくるので非常に大事な関数だと思います。 まずは問題文を読むことにします↓ Week2ではgradientのStepとJが減る様子を順にみていったが、 Week3では備え付き機能のfminuncを使う、と説…

Coursera Machine Learningでは私のような素人が視覚的に理解しやすいように グラフ化できるようなDataでの課題がたくさんありました。 ただ、プログラミング初心者の私はどうやってグラフを作るのか、 あるいはこの式がグラフを作ってるみたいだけど、どの…