Linear RegressionモデルのAlgorithmと予測

まず、機械学習界のCOBOLと言われるLMSをやってみましょう。 2つのFeatures$${x_1, x_2}$$を持つ$${X\in \mathbb{R^{m\times 2}}}$$とOutput$${Y\in  \mathbb{R^{m}}}$$のDatasetを利用して、Linear Regression Modelの機械学習過程を、備忘のためここに整理します。 ※　私の現状理解をベースに記述しているので、理解が進めば適宜加筆修正していきます １．LMSのCost

Week1　その２

Problem SetのCodingはいったん終了。12.5/13をゲット。一部コーディングに誤りがあるが、どこだか分らん。 Writing対応中。。。

Week1

Machine LearningのWeek１のビデオ視聴を終える。 Problem Set1に取り掛かっているのだが、Codingが重い気がする。 Courseraでは、Octaveを使ってCodingをしていたのだけど、Stanford Onlineでは普通にPaython。以前は何個かPaythonのTrainingを受けたが、実装経験なんてなく、自分では何も作れない素人レベル。。 さらにPythonコースを並行で受講するか、Kaggleのトレーニングで少し慣れてみるか

LaTeXをダウンロード。 Writingのアサインメントを作成する際に使う理系論文作成ツールだとか。 最近の理系学生はこういうのを使っているのね。 使ってみると非常に便利。 コーディングをするだけで、数式が作られて、PDF化までできる。 なるほどね。

線形代数は高校の数Ｃでは全然カバーできていないのね。。 ストレスがなくなるように、Youtubeと基礎テキスト、大学からの参考資料でカバー。

Study Machine Learning at Stanford

今日からDie Luft der Freiheitが吹く大学で、ML講座(XCS229)に挑戦。 事前課題として線形代数を学習中。

いよいよ明日アクチュアリー数学のテスト！ 挑戦を楽しんでくるぜ！

H29の過去問終了

数学過去問2018完了

数学過去問2019完了

Strategy 時系列解析系完了

、、したものの、、分からない。 ARMA使って修論を書いた気がするけど、当時何もわかっていなかったか、それともすっかり忘れてしまったのか。。

Strategy 統計完了

モデリング突入。早く過去問やりたい。。