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10週のシラバスは以下の通り。
Week10(今回)
17. Large Scale Machine Learning(大規模機械学習)
第10週は、大規模機械学習(約60分(ビデオのみ))
・ビッグデータを扱う場合を検討する
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
15. Anomaly Detection(アノマリー検出)
16. Recommender Systems(レコメンドシステム)
Week10(今回)
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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