Python Machine Learning Ch1

社内勉強会として続けている機械学習勉強会で今回から Python 機械学習プログラミング の輪読を始めるのでメモ

毎回メモを残すかは気分次第

内容

概要

機械学習の簡単な概要、用語説明、Python のインストールなど

機械学習の種類

  • 教師あり学習 Supervised Learning
  • 教師なし学習 Unsupervised Learning
  • 強化学習 Reinforcement Learning

前者2つは別のテキストでもやったので割愛

強化学習はここでは

目標は、 環境 (environment) とのやり取りに基づいて性能を改善するシステムを開発すること

とある。あまりわかりやすい表現ではない。

またこういったシステムを エージェント (agent) と呼ぶらしい。

「教師あり学習」に関連する分野とみなせるらしい。

教師ありと違うのは、

フィードバックは正解のラベルや値ではなく、 報酬 (reward) 関数によって測定された行動の出来具合を数値化したもの

だそう。ほーんなるほどね(わかってない)

表記

この本ではベクトルは 太字の小文字, 行列は太字の大文字で記述

機械学習のワークフロー

  1. 前処理
  2. 学習
  3. 評価
  4. 予測

1 ~ 3 までを繰り返して性能出たら 4 をやる

前処理が大事だよって話は別の本でもやった

Python のインストール

既にもろもろインストール済み

使っているライブラリが本より新しいのでまたサンプルコードが動かないかもしれなくて不安

shell script の for 文を復習したのでメモ

for md in numpy scipy scikit-learn matplotlib pandas
do
  pip3 freeze | grep $md
done

pip freeze で install しているモジュールの一覧が見れるらしい

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