はじめに
Notes on machine learning のニューラルネットワークに関するメモのPart 2の部分を追っていきます。
前回は線形回帰でしたが、今回はロジスティック回帰です。
前回の記事:
www.madopro.net
目次
- はじめに
- 目次
- ロジスティック回帰
- 重みの学習に使用する入力の用意
- モデルの出力
- コスト関数
- 最急降下法
- 学習結果の可視化
- GitHub
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Notes on machine learning のニューラルネットワークに関するメモのPart 2の部分を追っていきます。
前回は線形回帰でしたが、今回はロジスティック回帰です。
前回の記事:
www.madopro.net
最近機械学習の勉強ができてなかったのですが、知人にとあるチュートリアルをおすすめされたので、自分の学習も兼ねて紹介記事を書いていきます。
Notes on machine learning というメモの How to implement a neural networkというシリーズです。
まずこの記事では、Part 1の線形回帰の部分に取り組みます。
ここ最近新しいチームに参加し、仕事がバタバタしていて更新が滞ってしまっていました。
以前のチームとはかなり毛色や作業内容が異なるので、今回は新しいチームでの勉強も兼ねて記事を書いてみます。
今回は、LINEが提供しているMessaging APIを使って簡単なBotを作成してみます。
まずはサーバーを用意してMessaging APIをつなぐことが目的ですので、話しかけたときの返答は「オウム返し」をするだけにします。
先日、当ブログのこの記事がはてなブックマークのホットエントリーに掲載されました。
www.madopro.net
この記事を書いている時点で500個以上のブックマークをいただいています。私が観測していた限り、このブログの記事がはてなブックマークのホットエントリや、新着エントリに掲載されたことはなので、おそらくこれが初めての掲載になるのではないでしょうか。
また、翌日にもう1記事ホットエントリー入りしました。ただし、こちらの記事は先ほどのものほどは伸びなかったですし、掲載された順位も低いものでした。。
www.madopro.net
ホットエントリーがもたらすアクセス数はすごい、というような話は噂に聞いていたのですが、実際はどうだったのか、実際に私が何を経験したのかを紹介したいと思います。
せっかくPythonでデータを扱う系の記事が掲載されたので、後半はPythonを使ってアクセスログの解析・可視化もしてみています。
具体的な数字などを早く知りたい方は、後半までスクロールしてグラフを眺めていただくか、最後の「まとめ」を見てください。