機械学習だろうがなんだろうが同じですが、環境構築するところだけで結構めんどくさいことが多いです。 今回はそのへんをまるっと管理できる仮想環境ツールのDockerを用いた環境構築の手順を記していきます。 目次 執筆環境 Dockerとは 機械学習を行う上でDo…

最近 keras をつかって色々とやることにはまってます。 tensorflow や chainer と比較して keras だとネットワーク記述から fit までが完結に記述できてとても気に入っています。 そのときにドキュメントや実装を読んだりもしますが、ネットで自分がやりたい…

最近理論よりなことばかりやっていたので今回は実際のデータを使った解析をやってみます。 今回使うデータは、読書メーターからクロールさせてもらって作成した、ユーザーに紐付いた読書履歴のデータです。ユーザーごとに [だれの, どんな] 本を読んだかがわ…

ニューラルネットワークの過学習防止としてDropout という機構が用いられているのはご案内のとおりです。 この Dropout 、見方を変えるとディープラーニングにおける重みのベイズ推定に相当しているのではないか、という内容が Uncertainty in Deep Learning…

タイトルのままですが、今まで適当に書いてローカルに放置してたりブログには書いたけどそのまま放置してたりしていたコードを一つのリポジトリにまとめる作業をしました。 まとめながら、昔書いたコードをいろいろと手直ししていましたが、ひどく密につなが…

Gpy と Scikit-learn Python でガウス過程を行うモジュールには大きく分けて2つが存在します。 一つは Gpy (Gaussian Process の専門ライブラリ) で、もう一つは Scikit-learn 内部の Gaussian Process です。 GPy: GitHub - SheffieldML/GPy: Gaussian proc…

機械学習で色々やっていると、いろいろなモデルを複合したアンサンブルモデルなど、自分で新しい予測モデルを作りたい場合があります。 その場合自分でいちから作り上げても良いのですが、そうやって作ったモデルは、たとえば scikit-learn のパラメータ最適…