「入門 機械学習」をとりあえず最後まで読み終えました。
k近傍法、ユークリッド距離、ソーシャルグラフ、ソシオメトリー、スノーボールサンプリング、kコア分析、サポートベクタマシン、カーネルトリック、といった言葉を新に見た。
聞いた事だけはあった言葉もあったけど、本を読んでなんとなーくの事は分かったような気がしないでもない。
Rのコードが分からなさすぎてほとんどすっ飛ばしたので、追ってコードを動かしたり読んだりしながら理解を進めたいと思います。
今回「入門 機械学習」を読んで、機械学習のイメージも少し具体的なものになってきました。
- データの前処理がけっこう大変。
- どうやったら学習できていると言えるかを定義するのが難しい。
- どうやって学習させるかを定義するのが難しい。
ぱっと思いつく印象はこんな所。
当たり前だけど、なんでもコンピューターが勝手に上手くやってくれるというモノではないんですよね。
あとはさらに本を読むのも良いけど、実際の問題の考えてプログラムを組んでみるとかしていかないとなかなか身に付かなさそうです。
あと「入門 機械学習」ですが、ところどころ翻訳が分かりずらくなっているのと、文章中で指定された図が掲載されていなかったり、図そのものが色が足りなくて見ずらかったり、本の質としてはイマイチなところもあります。
入門編としては良い本だったと思いますが、そこらへんがちょっと残念。
目次
今日も記録していきます。
2017/08/04の食費
- 外食 390円
合計 390円
目標666円以内に対して+276円
2017/08/04の摂取カロリー
朝食
- シリアル 300Kcal
昼食
- ひやむぎ 300Kcal
- 鶏ひき肉野菜炒め 300Kcal
夕食
- 外食 500 Kcal
- 外食その2 600Kcal
合計2000Kcal
目標2200 Kcal以上に対して -200Kcal。
2017/08/04の体重
68Kg
(理想体重は62㎏~63㎏)
今日は以上です。
またよろしくお願いします。
- 作者: Drew Conway,John Myles White,萩原正人,奥野陽,水野貴明,木下哲也
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