Python 数値計算入門 Jupyter NoteBook を活用した Python3 プログラミング学習サイト

Python 機械学習入門

　
機械学習で使用する特殊関数

符号関数シグモイド関数ロジスティック関数ソフトマックス関数 ReLU（ランプ関数）ガウス関数（ガウシアン関数）

　
線形回帰分析

最急降下法平均二乗誤差と回帰直線最小二乗法によるパラメータの決定線型基底関数モデル[1]　多項式近似線形基底関数モデル[2]　近似関数クラスの実装線形基底関数モデル[3]　ガウス基底モデル線形基底関数モデル[4]　ホールドアウト検証線形基底関数モデル[5]　K-分割交差検証

　
クラス分類

最尤推定 (MLE)交差エントロピー誤差関数 (CEE)決定境界によるクラス分類気温と湿度による降雪現象の分類

　
ディープラーニング

生物の神経細胞ネットワーク人工ニューロン人工ニューラルネットワーク複数データの同時入力 1 of K 表記法 (one-hot表現)バッチサイズとエポック平均誤差の計算バックプロパゲーションの仕組み重みの更新式 Output_layer_c クラス Middle_layer クラス学習用データの作成確率的勾配降下法 Iris データセット Irisの品種分類ニューラルネットワークによる回帰分析減衰振動曲線の学習

　

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以下の頁は工事中です。
・非線形モデル
・複数モデルの比較検討
・検証曲線 (validation curve)