28×28の2次のndarrayが60000個入っていると読む。1枚目の画像データはX_train[0]によりアクセスできる。28)y_trainは要素が1個のTupleが返る。1枚目から60000枚目までの画像が0から9のいずれに分類されたかが入っている。y_train[0]が4なら、1枚目の画像が4に分類された、という意味。(60000,)データセットの選択X_train,y_train、X_test,y_testから、値が5または8のものだけのViewを取得する。そのために、まず値が5または8のものだけのインデックスを取得する。NumPyのwhereはndarrayのうち条件を満たす要素のインデックスを返す。値が5または8のインデックス(0-59999)を取得するのは以下。9998]),)インデックスを使って絞り込む。28)前処理0-255の間の値を0-1の間の値に変換する(正規化)。28×28の画像(2darray)を1×784(1darray)に整形する(平坦化)。線形サポートベクトル分類器を作成する。逆正則化パラメータCをGridSearchCVで探す。MBP2013Laterで学習(fit)に5分くらいかかった。GridSearchCVからはC=0.2がbestと返ってくる。0.2}学習、精度評価C=0.2を使って新しく学習させる。LinearSVC(loss="squared_hinge",penalty="l1",dual=False,C=0.2)linsvc.fit(X_train,y_train)訓練データ、テストデータに対して正答率を求める。訓練データについて97.2%、テストデータについて96.2%。過学習すると訓練データが高くテストデータが低くなる。線形SVMの決定境界\(f(x)\)の係数をヒートマップっぽく表示して、どの係数を重要視しているかを確認する。基本的に真ん中に画像が集まっているので、28×28の隅は使わないのが正しそう。正則化パラメータによって係数の大きさを制御しているため、正則化パラメータを変えると係数が変わる。今回のは\(L_1\)正則化なので、係数が0のものが増える..らしい(..別途調べる..)。コメントをキャンセルコメントを投稿するにはログインしてください。大方の言語と同じように任意引数を定義できる。任意引数の位置に渡した引数はタプルに変換される。複数の変数を1つのタプルに変換する操作を、詰める(pack)と言ったりする。...sklearnに頼らずRidge回帰を自力で書いてみて正則化項の影響を考えてみるテストタイトルの通り。Losso回帰と違って損失関数を偏微分するだけで出来そうなのでやってみる。他の型をStringに変換する。100/3.14スライスで参照できる。オブジェクト指向の必須要素はこれ。継承、カプセル化・多態性。異種リストを書けば全部試せるので試してみる。標題の通りなのですが。(+S3)やりたいことは以下の2つ。x_0},\frac{\p...勾配の可視化2変数関数\(f(x_0,x_1)\)を各変数で偏微分する。この世界に中途半端に金をかけることの無意味さを理解したつもり。そのお...おっさんが数値微分を復習する引き続き、ゼロDの写経を続ける。今回は、学生の頃が懐かしい懐ワード、数値微分。Deepに入れないけれどおっさんの復習。近所の多摩川がマジで溢れそうでそれどころではなく......MNISTの手書き文字認識用データ取得クラスの作成MNISTから手書き文字認識用のデータセットをロードするクラスを作ってみた。出力層の総和を1にするように調整できれば、出力層を確率としてとらえることができるようになる。順伝搬(forward)はNumpyの積和計算を使って超絶簡単に記述できる。どちらの状態でもない過渡状態を経て状態が遷移するみたい。今回知...ansibleでaws-cliをインストやりたいことは以下の2つ。AFFINGER4.。