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2019-02-05 slaveveveCreated on 2019-02-05 by slaveveve

    今日やったこと

    • Coursera
      • 第8週のDimensionality Reduction内Motivationまで
    • 機械学習実装課題
      • なんかスッと実装とスコア超えまでいけてわろてます
      • 言うて前の課題のロジック結構使いまわしたからなんですけどね

    気付いたことやつまずいたこと、メモ

    • 教師なし学習とかいうふわっと概要だけ知ってる新しい概念出てきた。
      • ラベリングしていないデータに対する分類。クラスタの重心をランダムに置き(大抵は適当なサンプルに重ねる)クラスタリングし、そのクラスタの平均をとった位置に重心をずらし、またクラスタリングして重心をずらして…を繰り返していく。
    • データの次元数を削減するモチベーションは、データを単純化して処理しやすくすることと、図示できる次元(二次元or三次元)まで落とし込みたいから。
    • シグモイド関数の目的関数を場合分けせずに書くやり方が上手いこといかず。とりあえず早く課題終わらせて数学の予習に入りたかったからとりあえず場合分けするやり方で実装した。
      • 時間あるときにちゃんと実装し直したい(しないかもしれない)
    • 課題の内容は多クラス分類問題だったんだけど、クラスごとにモデルをベタ書きしてしまい、このへん多分行列とかデータ整形とかででうまくできるんだろうなーと思いながらやってた。
      • 予測値の算出は行列でうまいこと出来たので良かった。

    明日やること

    • Coursera
      • 第8週最後まで
      • 第9週以降はオプショナルな内容らしいのでとりあえず最低限の終りが見えてきた
    • 数学