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【Coursera機械学習】week9の課題のまとめと勉強したことのメモ

coursera machine learning week9の課題の解説です。異常検知とリコメンダシステムに関しての内容でした。amazonなどでよく見る、ユーザーにおすすめの商品を提示するためのアルゴリズムなどについて勉強しました。
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【入門】主成分分析(PCA)とは

主成分分析(PCA)についてできるだけ簡単に解説しています。二次元のデータを主成分分析により一次元の主成分に投影するまでの流れについて書いています。
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【図解】k-means algorithm(k平均法)とは

クラスタ分類の手法であるk-means algorithm(k平均法)に関して解説しています。k平均法のアルゴリズムを図で説明しています。
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【Coursera機械学習】week8の課題のまとめと勉強したことのメモ

Coursera Machine Learning week8の課題の解答と解説です。第8週目はk近傍法と主成分分析に関する内容でした。画像データの圧縮に関して解説しています。
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【Coursera機械学習】week7の課題のまとめと勉強したことのメモ

Coursera Machine learning week7の課題の解説です。ガウスカーネル、SVMを用いたスパムメールの分類について解説しています。
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【Coursera機械学習】week6の課題のまとめと勉強したことのメモ

Coursera Mahine learning week6の課題に関するまとめです。線形回帰や多項式回帰について書いています
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【Coursera機械学習】week5の課題のまとめと勉強したことのメモ

Coursera Machine learning week5の課題のまとめです。ニューラルネットワークのバックプロパゲーションの実装をしています。
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【Coursera機械学習】week4の課題のまとめと勉強したことのメモ

Coursera機械学習week4の課題と勉強したことのまとめです。ニューラルネットワークを使った手書き文字認識についての講義のメモです。