えんじにあのじゆうちょう

勉強したことを中心にアウトプットしていきます。

機械学習

autoencoderを理解する

はじめに E資格対として、今回はautoencoderについて考えてみます。 実装については以下のKeras Blogをそのまま使います。 blog.keras.ioちなみに前回はこちら。 t.marufeuille.dev

畳み込みの処理を理解する

はじめに 超個人的な話題ですが、もう少しでE資格の受験日です。 そこで一通りのアルゴリズムの実装を見直していこうと思います。 特にディープ系はあまり自信がないので、コアになりそうなところを中心にしっかりやっていこうと思います。今回は畳み込みの…

【異常検知】時系列モデル(AR)を使う方法

はじめに 今回は以前解説した時系列モデルの1つであるARモデルを利用した異常検知についてまとめます。 ARモデルそのものについては、以下記事をご参照ください。t.marufeuille.dev

MLflowのTracking機能を試してみた

はじめに 今回はMLflowを使って機械学習の実験管理について少し試したのでまとめてみました。 本当はこのエントリが新年一発目になる予定だったのですが、諸事情あって別のエントリになりました

【異常検知】lof法

はじめに 前回の最近傍法を使った方法では、「稀によくある」ようなものを異常としたくない場合をうまくハンドリングできないということを書きました。 https://t.marufeuille.dev/entory/nearest-neighbort.marufeuille.dev今回はlof法を用いた異常検知を解…

【異常検知】最近傍法を使った方法

はじめに 異常検知シリーズ第2段、ということで最近傍法を使った異常検知にチャレンジします。 例のごとく、Albert社のブログを大きく参考にさせていただいています。 www.albert2005.co.jp

【AlibabaCloud】LogServiceのML機能をJupyterNotebookから使ってみた

はじめに alibabacloud Advent Calendar 2019 - Qiita 18日目ということで、LogServiceというリアルタイムデータ収集&可視化&処理プロダクトの中でも、たぶんあまり使われていないだろうJupyter Notebookのextensionを利用して、LogServiceを操作する方法…

【異常検知】ホテリング理論による単純な実装

はじめに 異常検知はいろいろな方法がありますが、どれもよくわかっていませんでした。 まずは、調べた中で最も単純だと思われる「ホテリング理論」についてまとめてみます。

Bike Sharing Data Setを使って時系列データの予測をやってみた

はじめに 時系列データの回帰分析をする機会があったので、その練習がてら試したことをまとめました。

コードで理解するk-means

はじめに 今回はk-meansを自前実装することで、理解を深めてみようと思います。

単回帰/勾配降下法をコードで徹底的に理解する

はじめに 結局、使ってみたとしても、数式だけ読んだとしても、案外実際の動きを理解できないことは多いと思います。 これから、色々な機械学習モデルの学習についてコードをイチから書きながら考えてみようと思います。 (以前も少しやってますが、ちょっと…

眠れない夜にロジスティック回帰についてまとめてみた

はじめに 最近ロジスティック回帰について、少し悩むことが多いでのでちょっと自分なりにまとめてみることを試みました。

線形でないパラメータを線形回帰で扱う

はじめに 線形回帰は、端的に言えばあるデータを別のデータと重みトバイアスであるをこうy呂しての関係でデータを表現するということです。 では例えば、で表現されるようなデータは線形回帰で扱えないのでしょうか。僕にもそう考えていた時期がありました。…

線形回帰をコンピュータによる数値計算、機械学習で解いてみる

はじめに t.marufeuille.dev前回のエントリの実装編です。 あえて直接的な既存ライブラリは用いず、numpyくらいで実装してみます。

線形回帰で考える統計学、機械学習とニューラルネットワーク

統計学、機械学習、ニューラルネットワークの違いについて、自分なりの解釈でまとめてみました。