Courseraの機械学習コースのススメ 前編 - Qiita
大晦日・お正月2日と、Courseraの機械学習コースに取り組んで全11週のうち3週目まで終えたので、振り返りつつオススメしてみます。 経緯 こんな記事を投稿したら、 2015年振り返り 反省 機械学習周りを(再)学習 → オーディオブックで「人工知能は人間を超えるか」を聴いて良書っぷりに感動した程度 @koher さんからCourseraの機械学習コースを勧めていただき、ちょうどまとまった時間確保出来るタイミングだったので取り組んでみました。 @_mono おそらくご存知だとは思いますが、機械学習は Coursera の Machine Learning のコース（日本語字幕あり）がとても良かったですよ。もっと高度な内容を勉強されたいということかもですが。 https://t.co/1d3VM9hbwg — koher (@koher) December 30, 2015 今期の開講期間
機械学習とディープラーニングの入門者向けコンテンツまとめ - Qiita
機械学習とディープラーニングについて、入門者向けに解説されているネットと書籍の情報をまとめてみました。 ニューラルネットワークやディープラーニングについては、書籍『ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』が特におすすめです。 機械学習全般についてなら、書籍『Python機械学習プログラミング - 達人データサイエンティストによる理論と実践』が特におすすめです。 他にもおすすめのコンテンツがありましたら、コメントで教えてください。 【ネット】 やる夫で学ぶ機械学習シリーズ けんごのお屋敷 【ネット】 高卒でもわかる機械学習 頭の中に思い浮かべた時には 【ネット】 機械学習 はじめよう 技術評論社 プログラム言語はPython。 【ネット】 機械学習概論 講義テキスト 書籍『ITエンジニアのための機械学習理論入門』のSlideShareバー
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正
教師なし学習による異常値検知: マハラノビス距離 (理論編) - Qiita
マハラノビス距離に基づく異常値検知について説明をします． 実装編はこちら これは，教師なし学習により，データのパタンを学習し，このデータから著しく外れたデータを異常値として検出する方法です． マハラノビス距離とは，統計学で用いられる距離を表す手法の1つです． 似た距離の表す手法としてユークリッド距離がありますね． おさらい まずはじめにユークリッド距離の説明をしておさらいをしたいと思います． ユークリッド距離とは，いわゆる「一般的」な距離を表す手法です． ピタゴラスの定理で求められることはご存知だと思います． 簡単に2次元平面で考えると，
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