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…

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…