Location via proxy:   [ UP ]  
[Report a bug]   [Manage cookies]                

タグ

ブックマーク / nbviewer.org (5)

  • Jupyter Notebook Viewer

    This notebook is written to demonstrate Nyaplot. Nyaplot is an interactive plots generator for Ruby users. It can create various types of plots, from basic ones like scatter or line, to more practical ones like 3D charts and Map visualization. This tutorial will introduce the basic use of Nyaplot.

  • What is Bayes Theorem?

    What is Bayes Theorem?¶Bayes theorem is what allows us to go from a sampling (or likelihood) distribution and a prior distribution to a posterior distribution. What is a Sampling Distribution?¶A sampling distribution is the probability of seeing our data (X) given our parameters ($\theta$). This is written as $p(X|\theta)$. For example, we might have data on 1,000 coin flips. Where 1 indicates a h

  • Jupyter Notebook Viewer

    Introduction¶機械学習とは、その名の通り「機械」を「学習」させることで、あるデータに対して予測を行えるようにすることです。 機械とは、具体的には数理・統計的なモデルになります。 学習とは、そのモデルのパラメータを、実際のデータに沿うよう調整することです。 学習の方法は大きく分けて2つあります。 教師有り学習(Supervised learning): データと、そこから予測されるべき値(正解)を与えることで学習させます。 分類(Classification): データがいくつかのカテゴリに分類できるとき、そのカテゴリを予測させます(例：手書きの数字が0～9の何れかであるか判別するなど) 回帰(Regression): データから予測される連続的な値を予測します(例：年齢と体重から慎重を予測するなど)。 教師なし学習(Unsupervised learning): データを与える

  • Jupyter Notebook Viewer

    畳み込みニューラルネットワーク(Alex Krizhevsky's CNN)によるCIFAR-10データでの物体認識¶この例はAlex Krizhevsky氏のcuda-convnetによる畳み込みニューラルネットを用いたCIFAR-10データでの物体認識デモをCaffeで再現したものです。PyCaffe(CaffeのPython インターフェース)のデモにもなっています。 ニューラルネットを読み込む(再構成)¶まず学習済みのニューラルネットを読み込みます。モデルファイルと、その重みファイルからClassifierを生成します。 MODEL_FILE = './cifar10/cifar10_full.prototxt' PRETRAINED_WEIGHTS = './cifar10/cifar10_full_iter_70000.caffemodel' # pytyhon pathにpy

  • Jupyter Notebook Viewer

    Theano Tutorial¶Theano is a software package which allows you to write symbolic code and compile it onto different architectures (in particular, CPU and GPU). It was developed by machine learning researchers at the University of Montreal. Its use is not limited to machine learning applications, but it was designed with machine learning in mind. It's especially good for machine learning techniques

  • 1

お知らせ

もっと読む

公式Twitter

  • @HatenaBookmark

    リリース、障害情報などのサービスのお知らせ

  • @hatebu

    最新の人気エントリーの配信

はてなブックマーク

公式Twitter

はてなのサービス

  • App Storeからダウンロード
  • Google Playで手に入れよう
Copyright © 2005-2025 Hatena. All Rights Reserved.