機械学習の学習の進捗

この本の3章まで読了。統計言語（、そして、分析環境）のS（今だとそのクローンのRの方が有名か）を使った経験と、PythonではないけどPerlを使った経験があるのでなんとなくわかります。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

• 作者: 斎藤 康毅
• 出版社/メーカー: オライリージャパン
• 発売日: 2016/09/24
• メディア: 単行本（ソフトカバー）

Nympyの行列の扱いが少し違和感があります。正確には1*Nの行列が本来(1, N)であるべきところが(N, 1)であっても行列の掛け算でいけてしまう、という事象のように思えますが。（最初本の記述の問題かと思ったけどそうではないらしい。）

指数関数を使った処理であるとか、その辺も少し勉強したことがある人じゃないと理解が難しいかもしれません。

クラス分けの問題にあたってはソフトマックス関数を使うというところが自分にとっての一番の収穫。

タグ：機械学習