k 近傍法 (k-Nearest Neighbor algorithm) というのは、機械学習において教師あり学習で分類問題を解くためのアルゴリズム。 教師あり学習における分類問題というのは、あらかじめ教師信号として特徴ベクトルと正解ラベルが与えられるものをいう。 その教師…

Python: k 近傍法を実装してみる

データセットの標準化については、このブログでも何回か扱っている。 しかし、実際にデータセットを標準化したときの例については試していなかった。 blog.amedama.jp blog.amedama.jp そこで、今回は UCI の提供する小麦 (seeds) データセットを最近傍法で…

Python: データセットを標準化する効果を最近傍法で確かめる

以前、このブログで Keras/TensorFlow の学習スピードを GPU を使って速くする記事を書いた。 ただし、このとき使った OS は Mac OS X (macOS Sierra) だった。 blog.amedama.jp とはいえ NVIDIA の dGPU を積んだ Mac がどれだけあるんだというと、正直なか…

Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Ubuntu 16.04 LTS)

Keras というのは Python を使ってニューラルネットワークを組むためのフレームワーク。 Python でニューラルネットワークのフレームワークというと、他にも TensorFlow とか Chainer なんかが有名どころ。 Keras はそれらに比べると、より高い抽象度の API …

Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Mac OS X)

以前、このブログで一変数の関数から勾配法で最小値を探す記事を書いた。 blog.amedama.jp このときは題材として という一変数の関数を扱った。 今回は、これを多変数の関数に拡張してみることにする。 ちなみに、この多変数というのは機械学習における多次…

Python: 多変数の関数から勾配法で最小値を探す

勾配法はニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムの中で、学習するときに使われているアルゴリズム。 このアルゴリズムを使うと、与えられた関数の最小値 (または最大値) を探すことができる。 例えば教師データと現在の出力の誤差を計算する損失…

Python: 勾配法で関数の最小値を探す