ズッキーニのプログラミング実験場

プログラミング + アカデミック + 何か面白いこと。 記載されているものは基本的に私が所属する団体とは関係がありません。

Archive for the '機械学習・レコメンド' Category


   Jan 08

[機械学習]各種Pythonライブラリ入りの実験用Dockerイメージを作った

はじめに tensorflow、chainer、scikit-learnなど各種python用の機械学習ライブラリをインストールしてあって、すぐに使えるDockerイメージを作りました。mecabなども入っているので自然 […]

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   Dec 11

[機械学習]本番導入までの道のり

はじめに この記事は、Machine Learning Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 機械学習のアルゴリズムに関する記事は検索すればたくさん見つけることができます。 しかし、実際にどのよ […]

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   Jun 17

Mahout で 協調フィルタリング

mahout

 Mahoutを使って協調フィルタリングをやってみる。 Mahoutを使うことで基本的に一切の予備知識無しで、機械学習技術を利用することができる。 本記事では、Mahoutのインストール方法から紹介するが、Hadoopは […]

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   Mar 27

ベーシックな クラスタリング

学習の仕方 教師あり学習 入力と期待される出力のデータセットを用いて学習する。 教師なし学習 入力データセットのみを用いて自動的に構造を学習する。 データセットの準備 ブログの クラスタリング をそのブログの単語頻度を用 […]

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   Mar 26

協調フィルタリング

協調フィルタリング とは 協調フィルタリング には様々なやり方があるが、 一般的には大人数の集団の中からレコメンド対象と好みが似た集団を見つけ出し、 その集団の行動リストの中から適切な行動を推薦するというものである。 嗜 […]

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   Jul 06

[Go][LeastSquareMethod]最小二乗法 でデータを多項式で当てはめる

前提知識 偏微分 行列の基本変形 最小二乗法 20140706 zuqqhi2-lsm-v1 from Hidetomo Suzuki プログラム 実行結果 今回の場合、結果を見る限りn=10(go run lsm-po […]

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   Jul 24

最急降下法によるニューラルネットの学習 part5

重みと閾値の(weight_input_hidden, weight_hidden_output, threshold_hidden)初期値を設定し、繰り返し回数num、誤差の許容値δ、学習係数αを用意する。 入力データ […]

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   Jul 20

[Ruby]最急降下法によるニューラルネットの学習 part4

やりたいこと とりあえず簡単なプログラムはかけたから、 式を整理してまとめておく。 ニューラルネットワークのモデル シグモイド関数(f,g) 学習の定式化 パラメタの変化量 明日はアルゴリズムをまとめようかな。

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   Jul 18

[Ruby]最急降下法によるニューラルネットの学習 part3

やりたいこと 前回までのNeuralNetworkプログラムでは何らかしらのバグがあったため それを修正したい。 プログラム シグモイド関数の微分が間違ってた。 シグモイド関数の微分の部分を直したプログラムが以下。 実行 […]

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   Jul 16

[Ruby]最急降下法 によるニューラルネットの学習 part2

昨日の続き。 とりあえず一通り書けたけど、 学習していくと重みがNaNになってしまう。。。 明日直そう。

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   Jul 15

[Ruby]最急降下法によるニューラルネットの学習 part1

やりたいこと ニューラルネットワークのプログラムを書きたくなったので、 一番簡単な最急降下法でプログラムを書いてみる。 今日は、とりあえず枠組みだけ。 プログラム 入力データ 適当なinput layerのデータ。 nn […]

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   Jul 03

[R]k-meansでirisをクラスタリングしてみる

やりたいこと Rという統計処理用の言語を使ってデータを適当にグループ分けしてみる。 準備 Rをubuntu13.04にインストールする。 これはapt-getでOK。 k-meansをirisデータセットに適用する Rだ […]

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   Jun 13

[CoffeeScript]多次元尺度構成法

やりたいこと 多次元尺度構成法とは多次元のデータを少ない次元で表現する方法。 データ間の距離の関係だけを見て決める。 この多次元尺度構成法のデモをcoffee scriptで実装してみる。 ソースコード モデル Mult […]

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