ちょっと動画進めたけど
ついていけていなくてて
なかなか動画を見るのが苦しくなってきてる。
乗り気がしないときはしなくてもいいかなあ。
本は読んでいるのでよしとしよう。
人工知能プログラミングのための数学がわかる本
は、分かりやすくて面白い。
順伝播の変数の使い方が、超AI入門と違うので、
良く見ないとパニックなる。
超AI入門では、
a=w*x+b
y=シグモイド関数(a)
なのに
本では
x=w*a+b
次の層a=シグモイド関数(x)
aとxが逆なのでパニック。。。
共通にしてほしい。
■Stage2 機械学習
機械学習（後半） 30分くらいまで
今日学んだこと
基底関数
線形回帰は、y=w0+w1xだが、
これをxをxの関数φ(x)に置き換えたものを
基底関数モデルという。
y=w0+w1*φ(x)
勉強時間
今日： 0.5時間
総勉強時間： 53時間
参考図書
この本は表紙がポップだけど内容は本格的でしかもわかりやすい！
手が空いたらキンドルでこれを読んでいる。
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講義動画で出てきてたので読んでみたい。
機械学習のエッセンス第4版
SVM（サポートベクターマシン）について詳しく、骨太の内容みたい。
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イラストで学ぶ機械学習
イラストでは学べないみたい(笑) だけど良いみたい。
買ってみたけど、確かにイラストなくて良いかも(笑)
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