ひらめの日常

プログラミングと読書と

機械学習

Rでガウス最尤推定(フィッシャーの線形判別分析)

全ての実装はこちらにあります。 7/5:リンク先更新しました。 github.com ガウス最尤推定 流れ 定義 最尤推定量 対数事後確率 フィッシャーの線形判別分析 Rで手書き文字を分類する 事後確率計算 結果 2クラス分類 多クラス分類 ガウス最尤推定 流れ ガウス…

python+scikit-learnで多項式曲線近似をリッジ回帰で求める

はじめに 多項式曲線近似とは 係数の求め方 一般的な回帰モデル 正則化した回帰モデル 実装 元の関数 多項式の定義 学習 予測 はじめに 実装はこちらに全て載っています。 7/5:リンク先変更しました。 github.com 多項式曲線近似とは 多項式曲線近似とは、関…

ChainerCVでSSDを学習させる時の注意点

はじめに SSDとは ChainerCVとは 注意点 MultiProcessIteratorのデッドロック Validationの適切なログ出力 使用できる学習済みモデルはimagenet はじめに この記事は、自分がChainerCVを用いてSSDを学習させる時にハマった点や注意した点を紹介しています。 …

畳み込みニューラルネットワークを用いた文章分類をkerasで実装する

概要 機械学習を用いた文章分類(Text Classification)タスクは、主にRNN(Recurrent Neural Networks)で実装されることが多いです。それは、文章というものの特徴に由来しています。従来のCNNのように入力が独立ではなく、文脈や前後関係があって初めて文…

Sierraで機械学習時に用いる物体検出用アノテーション作成

物体検出用データセット 概要 SSD, YOLO, Faster R-CNN等、物体検出のディープラーニングアルゴリズムは多々ありますが、それらの多くが学習時に「imagenetの重みで初期化→PASCAL VOCのデータセットで学習」という流れを踏んでいます。 PASCAL VOCは、The PA…