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けつあご日記

こんちは.菊地です.なんか浅ーいことをいろいろ書きます

Coursera ML Week2を終えた【なれない日記20160725】

なれない日記 機械学習

↓Coursera MLの前回
www.ketsuago.com

Coursera Machine Learning CourseのWeek2が終わった.どうにかギリギリでdeadlineを守り,初めてのプログラミング課題を提出した.

プログラミング課題を見たときは,結構大変そうで構えてしまったが,穴埋め形式なので自分でコーディングする部分は少なかった.ほんとうに重要なところだけ自分で書く感じだ.やはり物足りない感じがあるので,同じ課題をpythonで実装していきたい.時間があるかはわからないけども...

Week1でやった内容も大して振り返っていないので,Week1,2まとめて振り返っておこうか,と思ったら,↓に列挙されていたのでいいや.
qiita.com

要するに,1変数の線形回帰と,多変数の線形回帰について,最急降下法(Gradient Descent)と正規方程式(Normal Equation)による実装方法を学んだ.最急降下法は,動画を見て概念を学んでいるときは理解しやすかったが,実際にベクトル化してコードを書こうとすると少し悩んでしまった...まぁ一度書いたら大丈夫.

用意されているTest caseをちゃんと利用すると変な勘違いが起きなくてよい.多変数を扱っていると,提出確認用のコードでやっている変数の数に合わせてしまったりする(無能).つまり,2変数でしか動かないコードを書いちゃったりしている(無能).

一応まだ置いてかれてないが,Week3ぐらいから辛くなってくるらしいので頑張る.pythonなどで課題をやったらまた書く.


(雑記)
CourseraのノートテイキングをPCとiPhoneのアプリを使ってやり始めればよかった...わざわざノートを買ってしまったのでこのまま行くが,「Macデフォルトのメモアプリで文章を書き,iOSのMetaMojiなどで手書きの図を書いてAirDropでMacに送ってメモに貼る」というのがそれなりに速くて快適そうだった.今後他でノートを取るときはこれでいこうかな.ただ数式がちょっとめんどうなので微妙.

f:id:kichiku_kikuchi:20160726001740p:plain:w600

数式もTeX形式とかで入れられる最強のノートテイキングアプリってなんだろうか.Mac単体だとどうしても図の手書きに難があるので,iPad連携(AirDropではなく)で超さくさく図を書いて挿入ができるものがあるといいなぁ.



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ITエンジニアのための機械学習理論入門

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