Kaggleの実行環境は何かと不便（週あたりの制限時間があるなど）。 そのため、Google Colab上でダウンロードからサブミッションまでを全てやってみる。 コンペは、タイタニックで試す。 www.kaggle.com Google Driveに接続 入力データなどは、全てDrive上に…

統計検定2級に合格したので、これから合格を目指す方の参考になるように、勉強法などをメモしておきます。 目安 勉強時間：〜50時間程度（高校数学は理解している前提） 費用：1万円（CBT方式受験料7000円、公式問題集2000円、電卓なければ1000円） おすすめ…

ロジスティック回帰とは 回帰と名前がついているが、実際には（2値）分類問題。 どのクラスに所属するかの確率を計算することで分類する。 単回帰・重回帰分析と基本構造は同じで、 次元の説明変数： 目的変数： パラメータ： 予測値： を用いて、との誤差を…

復習 重回帰分析において、損失関数は下記で表された。 この損失関数にパラメータが小さくなるように罰則項を与えることが、「正則化」の一種であった。 また、 ノルムとは、 で表され、 損失関数に、L2ノルム（いわゆるユークリッド距離） を罰則項として与…

単なる行列の積のことを「内積」とか書いてる記事をみつけて混乱したので、まとめてみた。 行列の積 単に、行列の「積」というと、下記のこと。 , これが、一般的に思いつく「積」のはずで、間違っても内積だの外積だのとは言わないはず。左行列の行ベクトル…

正則化とは 前提として、重回帰分析がある。 重回帰分析については第２回記事を参照。 nanoseeing.hatenablog.com 重回帰分析における二乗和誤差による損失関数は、 下記で表せる。 この損失関数に、ある罰則項を与え、求めるべきパラメーターの値を小さくす…

重回帰分析とは 教師データとして、次元の説明変数と、 それに対応する目的変数が与えられたとき、 と近似できるパラメータ、 ] を求める問題。 自作データをプロットしてみる import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3…

よく使う記法のメモ 参考サイト： はてなブログのTeX記法で数式を書く時用のチートシートと注意点 - ぴよぴよ.py 【はてなブログ】中央寄せ・右寄せ・左寄せ~Markdown~（2018年3月25日更新） - kharukaのブログ～お金と技術とキャリア～ はてなブログでTex記…

初心に帰って、機械学習の全体像を勉強していきます。 1日目は回帰分析から。 今回は、2次関数 のパラメーター、を予測してみます。 まずは、データを用意してプロットしてみます。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline …

メモリ領域に関する知識が怪しかったので調べてみた。 スタック領域に気をつける 以下のようなコードは危険 int main() { int dp[10000000]; //ローカル変数に巨大サイズの配列を宣言 } ローカル変数を宣言すると、メモリ内の「スタック領域」と呼ばれる領域…