プログラミング初心者が機械学習を1ヶ月勉強し続ける #day7

を始めてから6日目となります。

あまり時間が取れないので、WEEK7のプログラミング課題の手前までできたらいいかなと思います。

（ブログ書かずに寝落ちしたので、翌日に書いております。）

かかった時間：4時間

難易度：★★★☆☆

・Large margin intuition

・SVM決定境界

・SVMの数学的背景

Kernels

・Kernelとは

・ランドマークを決める

・Gaussian Kernels

SVMの実践的活用

・liner kernelとgaussian kernel

・そのほかのkernel

・多クラス分類

・ロジスティック回帰 vs Kernel

今回はSVMを主に扱ったが、SVMがやっていることの感覚を理解するまでにかなりのステップがあったので、今までのアルゴリズムに比べると一番理解が難しかったように思います。

similarity(どれだけ近い値か)という概念を取り入れることによってより複雑な非線形関数を導くことができるという発想にはなるほどな、と感じました。

ただ、まだなんとなくこんな感じか？という感覚でしか理解できていない気がするので課題によって具体的な事例を用いながら理解していきたいです。

そう言えば機械学習を始めてから１週間が経ちました。なぜかとても長い時間が経ったように感じます。

人って１週間で知らなかったことをこんなに学べるんだ、という気持ちです。

ただ一方で知れば知るほど機械学習の奥深さを知ることになりました。

1ヶ月でどのレベルまで行けるのか、たかが知れているとは思いますが、ちょっと楽しみです。

WEEK7のプログラミング課題を終わらせて、WEEK8も終わらせたいです。

明後日までにこのコースをなんとか修了したい..!!

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