機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択
オペアンプの基礎を宇宙一わかりやすく解説してみる | ロボット・IT雑食日記
オペアンプってなんか複雑に見えますよね… ただ，わかってしまえば簡単なんですよ． 今回はオペアンプに苦しむ大学生の皆さんに向けて，図もふんだんに使ってかなり丁寧に説明してみました． 学んだものを自分の中にためておけばそれまでですが，ブログで発信すればそれが誰かの支えになる． おそらく日本で毎年何万人もが苦しむオペアンプの理解，その助けになればと思います． オペアンプとは オペアンプとは，微弱な信号を増幅することが出来る集積回路になります． 信号増幅やフィルタ，演算回路などに使われています． まずはオペアンプの回路記号から実際にみていきましょう． オペアンプには入力が2端子あり，出力が1端子あります． 簡単に言うと入力電圧\(V_1\)と\(V_2\)を与えた時，その差に基づいた出力電圧\(V_o\)が出力されるということです さて，ここで入力電圧\(V_1\)と\(V_2\)を与えたときの
厚切りジェイソン「年収2000万の勉強法」 勉強しないと給料は増えない
芸人・厚切りジェイソンが日本語の勉強を始めたのは、就職した後のこと。さらに日本支社長をしながらお笑いの勉強をしてデビューしたといいます。今も芸人としてだけでなく、IT企業の副社長としても活躍中。勉強で人生を切り開いてきたというジェイソン氏に、社会人の勉強法（と、60kgものダイエット法）について聞きました。 PRESIDENT誌では、年収2000万円超の人と年収500万円台の人それぞれ500人に、「勉強」をテーマにアンケートを取りました。両者は何が違うのか。年収を上げるためにはどのように勉強すればいいのか？ アンケートの結果について、17歳で飛び級でミシガン州立大学に入学し、日本語能力検定1級を取得するなど、勉強で人生を切り開いてきたジェイソン・デイビッド・ダニエルソン氏に解説をお願いします。ジェイソンさんは、IT企業TerraSky Inc.の副社長と、同社日本法人「株式会社テラスカイ」
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