old school magic

機械学習に関する備忘録です。

2015-01-01から1年間の記事一覧

回帰モデルにおけるL1正則化とL2正則化の効果

概要 回帰モデルとは、与えられた入力を用いて目標変数を予測するモデルです。 回帰モデルでは過学習を防ぐため、誤差関数(二乗誤差関数など)に次の式で表される正則化項を加えて最小化します。この形の正則化項を用いる回帰をブリッジ回帰と呼びます。 特に…

MacでPythonの機械学習環境構築(2015年2月版)

概要 MacでPythonの管理と機械学習環境構築の備忘録です。 2015年2月版です。簡単にまとめるとこんな感じです。 パッケージ管理システム : homebrew Pythonの導入・管理 : pyenv 機械学習ライブラリの構築 : Anaconda 前回は結構めんどくさかったのですが、…