Coursera-Machine Learning-Week9
11/30から12/17までやっていたので約2週間取り組んだことになります。 最初の方を忘れてしまったので笑 内容を振り返ってみたいと思います。 Anomaly Detectionの課題では 307のTraining Setが与えられていました。 これをもとに307Setのpを作り、そのｐがε…
今回はcosiCostFunc.mのRegularized Costに取り組みます。 まずは問題文を読んでみます。 後ろ2つの式↓を追加することが目的になりますね。 （出典;『Coursera Machine Learning』 By Mr. Andrew Ng) そしてこの2つの式を足したJが31.34になれば正解というこ…
今回もcofiCostFunc.mのGradient部分に取り組みます。 前回の宿題はTheta_gradの式の解明を進めていくことですが、 行き詰ったので、 いっそループなしの式に取り組もうと思いました。 前々回の日記でこの式が似ていると気づいたもので考えてみます。 （出典…
今回もcofiCostFunc.mのGradient部分に取り組みます。 いや~、やっぱり難しい。 Gradientは答えのイメージが持てないので、どこを目指していいかわからなくて、 いつも右往左往することになりますが、今回もそうでした。。。。 さて、前回はX_gradは5X3,Thet…
今回はcosiCostFunc.mのGradientパートに取り組みます↓ そもそもcofiCostFuncはこのFuncionでした。 [J, grad] = cofiCostFunc(params, Y, R, num_users, num_movies, ... num_features, lambda) 前回「J」の計算式を構築したので、 今回は「grad」の計算式…
前回に引き続きcosiCostFunc.mに取り組みます。 前回はY；5X4に引き算させる予測値をどうするのか？ というところで次元から5X4になるものを考えてみたり、 Videoの振り返りをして映画ごと視点で考えてみたりしました。 そして気づきました。 x(i)は『featur…
今回は↓cofiCostFunc.mのCollaborative Filetering Costに取り組みます。 問題文を読む プログラム全体版（ex8_cofi.m）を読む プログラム詳細版(cofiCostFunc.m)を読む 試行錯誤する 問題文を読む VideoであったRecommender Systemを作成する問題です。 943…
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 …
