【体験】機械学習の最短経路学習(8)Week3

MOOC101:Couseraでスタンフォード大学の機械学習のコース受講の報告をします。

第3週のシラバスは以下の通り。

     Week3(今回)
     6. Logistic Regression(ロジスティック回帰)
     7. Regularization(正規化)

講師のAndrew Ng(?)先生のビデオを見つけたので紹介します。

    第3週は、ロジスティック回帰と正規化の説明(約70分(ビデオのみ))

    ・全然ついていけませんでした。

    ・復習してもわからないので、次に進みます。

     Week1
     1. Introduction (イントロダクション)
     2. Linear Regression with One Variable (1変数の線形回帰)
     3. Linear Algebra Review (線形代数の復習)

                    Week2
     4. Linear Regression with Multiple Variables (多変数の線形回帰)
     5. Octave Tutorial (Octaveの説明)

                    Week3(今回)
     6. Logistic Regression(ロジスティック回帰)
     7. Regularization(正規化)

                     Week4
     8. Neural Networks: Representation(ニューラルネットワーク:表現)

                     Week5
     9. Neural Networks: Learning(ニューラルネットワーク:学習)

                     Week6
     10. Advice for Applying Machine Learning(機械学習を適用するためのアドバイス)
     11. Machine Learning System Design(機械学習システムデザイン)

                    Week7
     12. Support Vector Machines(サポートベクターマシン(SVM))

                     Week8
     13. Unsupervised Learning(教師無し学習)
     14. Dimensionality Reduction(次元削減)

                     Week9
     15. Anomaly Detection(アノマリー検出)
     16. Recommender Systems(レコメンドシステム)

                     Week10
     17. Large Scale Machine Learning(大規模機械学習)

                     Week11
     18. Application Example: Photo OCR(応用例:写真からのテキスト抽出)

  全部で11週間のプログラムです。

スポンサーリンク

シェアする

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

フォローする

スポンサーリンク
%d人のブロガーが「いいね」をつけました。