今日も窓辺でプログラム

外資系企業勤めのエンジニアが勉強した内容をまとめておくブログ

ニューラルネットワークを実装する [Part 2 ロジスティック回帰編]

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
  • 関連記事
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ニューラルネットワークを実装する [Part 1 線形回帰]

はじめに

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。

peterroelants.github.io

目次

  • はじめに
  • 目次
  • 本記事のゴール
  • 予測する線形関数の定義
  • モデルとコスト関数の定義
  • 最急降下法
  • 学習したモデルの可視化
  • GitHub
  • 次回記事
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Python (Flask) を使って簡単なLINEのBotを作ってみる

はじめに

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。

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初めてはてなブックマークのホットエントリーに掲載されたので、アクセスログを解析してみた

ホットエントリーに掲載されました

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。

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