前回のエントリで線形回帰で実際に予測することまで出来たので、今回はロジスティック回帰で予測してみます。 機械学習で、ラーメン屋のレビュー件数から評価点がどれくらいになるか予測する 今回は、賃貸情報サイトのSUUMOで、「渋谷駅」で検索した中から、…

データはラーメンデータベースで「渋谷」で検索した上位20件を使用した。 前回、最急降下法を実装して線形回帰のθの値を探索してみたけどうまくいかなかったという記事を書きましたが、どうやらfeature scaling(feature normalization)をして収束することに…

前回のOctaveで散布図をプロットしてみるに続いて、今後はOctaveで最急降下法を実装して、θの値を探索してみます。 結論から言うと失敗した。どこかfeature scalingで間違っているっぽいんだけど、どう間違っているのかがわからず。改めてリベンジしたい。ひ…

前回に引き続き機械学習のインプット中ですが、機械学習で数式ばっかりコネコネやっていると、その数式が示していてるものを可視化したくなるときがあります。目的関数がボウル型になることや、仮説関数の線形などを目で見て確認したくなってきます。 なので…

Octaveは数値解析を目的にしたプログラミング言語で、機械学習のコードを実装するときの試作としてよく使われるらしい。RとかJavaとかPythoonとかが機械学習で使われることが多いけども、試作レベルならOctaveが手っ取り早いっぽい。 インストールにちょっと…

目的関数の実装 おとといあたりに【機械学習入門】線形回帰と仮説関数というエントリを書きましたが、関連して目的関数(cost function)というものがあります。 目的関数は、仮説関数を導くための関数で、簡単に言うと、グラフにプロットされた訓練セットの一…

前回エントリで「教師あり学習」には「回帰問題」と「分類問題」という種類があるということを書きましたが、今度はこの「回帰問題」のアルゴリズムの1つである「線形回帰」について書いてみます。 機械学習に入門するときに一番最初にやったこと ｜ もふも…

2015-2016年の年末年始を利用してはやりの機械学習で遊んでみようと思った。mofmof inc.はRailsの会社だけども、新しいテクノロジーも積極的チャレンジしていきたいのでね。 機械学習の超初心者は何から始めるべきか？ 機械学習のアルゴリズムの種類 教師あ…