【体験】機械学習の最短経路学習(14)Week9

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9週のシラバスは以下の通り。

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

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第9週は、アノマリー検出とレコメンドシステム(約140分(ビデオのみ))

     ・アノマリー検出では、航空機の部品検査を題材に

     ・レコメンドシステムでは、映画のお勧めを提案する際の問題点と解決策

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      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
     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(今回)
     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。

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