scikit-learnのtrain_test_splitで訓練データとテストデータを分割する

はじめに

scikit-learnのtrain_test_splitという関数を使うと、データセットを訓練データをテストデータに簡単に分割できます。
同じくscikit-learnに付属している数字手書き文字のデータセットを使用した例を紹介します。

ニューラルネットワークを実装する [Part 4 バックプロパゲーションのベクトル化]

はじめに

前回に引き続き、Peters' NoteのPart 4 Vectorizationを見ていきます。

今回の記事では2クラス分類問題に対して、

• バックプロパゲーションをベクトルで扱う方法
• Gradient Checking
• モーメンタム法

を順に実装していきます。

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ニューラルネットワークを実装する [Part 3 隠れ層とバックプロパゲーション(誤差逆伝播法)編]

はじめに

前回の記事の続きです。Peters's NoteのPart 3を追っていきます。
非常にシンプルなモデルを使って、隠れ層が果たす役割や、バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)の考え方を見つつ、実装していきます。

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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

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