oikakerublogの日記

知識ゼロから色々しらべてみた話し

機械学習 Machine Learningの基本的な考え方(数学etc)

◆目的: ・機械学習における数学的なモデルとか誤差関数、学習etcのキホンを確認。◆機械学習の3ステップ ・数式モデル→誤差関数→パラメータ調整 ◆線形分離の例 ・例えば感染or非感染を直線で分離する場合には、下記の式を使う。 y=ax+bのような形式ではない…

Python XORゲートをSVMで学習させる(「Pythonによるスクレイピング&機械学習」150ページ)

◆目的: ・XORゲートをSVMで学習させる。◆XORゲート ・排他的論理和の論理ゲート。 ◆コード全体 #socym本の写経、p.150 2017-9-1 #サポートベクターマシンsvmのインポート from sklearn import svm #データの用意 xor_data = [ [0, 0, 0], [0, 1, 1], [1, 0,…

Python 関数について

◆目的: 関数がどのようなものか確認する。◆関数について ・書式 def 関数名(引数): 処理 ● returnって? ・関数の計算結果を返す。 例:関数 y=x^2 があるとして、x=1,2のときの出力の和 f(1)+f(2)を求める。 def f(x): return x ** 2 print (f(1)+f(2)) ⇒…

Tensorflow 計算のきほん

◆目的: ・tensorflowでの計算の基本的な考え方を確認する◆例:「a+b」の足し算をする ・例えば、 10+20=30 を計算させる。・変数vを定義して"10+20"の値を代入して表示 ・tensorflowでの処理の流れはこんな感じ ◆コード(その1) import tensorflow as…

Python import文について

◆import sysって? ・sysモジュール(様々な変数や関数が含まれている)をインポートしている。sysモジュール以下すべての変数&関数を“sys.を先頭に付ける形で利用できるようする。 ・ちなみにimport文は、import {.pyを除いたファイル名}構文 >>>import sy…

Tensorflow ORゲートのモデルの機械学習(詳解デープラーニング3章)

◆目的: ・ORゲートの分離境界モデルを学習させる ・巣籠本(2017)の93ページ~◆ORゲート ・いずれか一方の入力が1であれば、出力が1となる回路。・大まかな流れ◆実装: (1)まずいつもの import numpy as np import tensorflow as tf (2)パラメータの定…

Tensorflowインストール(windows)

◆ 目的: ・Tensorflowのインストール◆ 環境 ・Windows10 ・Python、Anaconda環境は構築済み(1) 以下のコマンドを実行 pip install tensorflow (2017.7.17.)

Keras インストール〜幾つか

◆ インストール(Mac) pip install keras

Matplotlibに慣れる(データのプロット、グラフ表示etc)

◆目的: データのプロットやグラフを表示する◆練習いろいろ 1. グラフの表示etc (1)10個の乱数データを生成してグラフにプロットする。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ・乱数の生成、分散図、ラベル #.randは0~1の範囲で乱数生成 x…

Chainer インストール〜サンプルプログラムの実行

【MacOS、Sierra、Chainer、wget1.16、インストール】◆ 目的(その1): Chainerをインストールしてサンプルプログラムを動かすところまで。1. Chainerをインストール ・chainer 2.0.0 $ pip install chainer2. Chainer公式サンプルプログラムを実行 (1)サ…

Tensorflow ロジスティック回帰による二項分類器(マイナビ本参考)

◆ 目的: ウィルスの感染を分類する、したい。◆ キーワード: ロジスティック回帰、二項分類器、境界線、直線、確率0.5、シグモイド関数、データのランダム生成、確率の最大化、最尤推定法、統計学、誤差関数、log、pandas、DateFrame、行列T、ブロードキャ…

Tensorflow 身長・体重・BMIの学習(ソシム本、218ページ)

# 2017-5-21 ソシム スクレイピング本 # 218ページ〜 BMI計算、CSVファイル # 予め用意したCSVファイルを使って、BMI分類を学習 # 交差エントロピ、ソフトマックス、勾配法 import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf # 身長,体重,ラ…

Tensorflow オートエンコーダでmnistを学習(Qiita記事を見ながら..)

◆目的: ・mnistデータをオートエンコーダで学習してみる。◆キーワード: ・Tensorflow、オートエンコーダ、エンコード/デコード、mnist・まず読込み。tensorflowのチュートリアル。mnistデータをダウンロード。 import tensorflow as tf from tensorflow.e…

Python MLP 3層ニューラルネットワークの実装(Qiita記事を見ながらの写経)

◆ 参考とした記事「ディープじゃないディープラーニングをNumPyのみで超簡単実装してみた」 ☞ フィッシャーのあやめデータセット使用する。 ※3種類のあやめに関し、ガクの長さ、幅、花弁の長さ、幅等を測定したデータ # Qiita ディープじゃないディープラー…

Python 手書き文字mnistに触ってみる(その2)

◆Scikit learnの8x8digitを触ってみる @ 2017-5-14 # Scikit learnではじめる機械学習 p.223@Pythonの教科書 # Scikit learnは予めダウンロード 2017-5-14 from sklearn import datasets # sklのデータセット読込み digits = datasets.load_digits() # imag…

Python ど基本(その2)※その1は削除(^^;

◆関数の基本 (1)かけ算をする関数 def mul(a,b): '''かけ算の関数''' # docstring return a * b print(mul(3,4)) => 12(2)円の面積を計算する関数 #関数の基本と引数、リターン def circle(radius): result = radius * radius * 3.14 return result circ…

TensorFlow 触りはじめ

◆tensorflow動作テスト用のプログラム(1)”Hello World!”を表示させる import tensorflow as tf hello = tf.constant('hello World!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) (2)単純な行列計算をするプログラム # XとYの積を求めるプログラム impo…

Python 手書き文字mnistデータを触ってみる

◆mnistデータを用意 ・トレーニングデータが60000(画像&ラベル)、テストデータが10000(画像&ラベル) ・ゼロから分かるディープラーニングのgithubからダウンロード ◆ 内容 t_train, t_train, x_test, t_test ◆さわりはじめ (1)とりあえず”dataset.mn…

Memo 用語&単語 etc

◆Python&機械学習関連の用語 ・パーセプトロン…重み設定の作業が人手。活性化関数がステップ関数。@魚本 ・ニューラルネットワーク…ニューロンのつながり方はパーセプトロンと何ら変わりなし。多層で、シグモイド関数などの滑らかな活性化関数を使用するネ…

Python Numpyに慣れる100エクササイズ

◆ベクトルを作る・いじる ☞ ”array” ・・・要素指定で配列を生成する print(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])) => [[1 2 3] [4 5 6]] ☞ ”arange”・・・連番の配列を作る print(np.arange(5)) # start = 0 (default), end = 5print(np.arange(1,5)) # start …

TensorFlow(その1)

◆MNISTデータのダウンロード(jupyter) ☞ INTERFACE(2017年3月号の67ページ~写経) ・次のコードでデータダウンロード from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) ・4つ…

Matplotlibで画像を表示してみるetc(その1)

◆Python画像処理の写経 (1)画像を読み込んで表示する import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt img = plt.imread('***.jpeg') plt.imshow(img)plt.show() (2)画像の保存 plt.imsave('***.jpeg', img) (3-1)白黒の3x3ピクセル画像の作成&表…