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Home Page: https://chokkan.github.io/mlnote/
機械学習帳
Home Page: https://chokkan.github.io/mlnote/
5.6節において、誤字だと思われる箇所を見つけましたので、添付画像にて報告させていただきます。
https://chokkan.github.io/mlnote/classification/01binary.html#id8
sphinx-book-themeの日本語訳に由来している。
#4 によりトップページからSageMaker Studio Labへのリンクを貼ったが、各ページからLaunchボタンを貼ることはできていない。やり方は2通り。
記載は「マクロ平均」となっていますが、「マイクロ平均」が正だと思います。
https://chokkan.github.io/mlnote/classification/02multi.html#id14
ミクロ平均は、各クラスで適合率や再現率を計算する前の事例数を分子と分母に足し合わせていく算出方法である。
↓
マイクロ平均は、各クラスで適合率や再現率を計算する前の事例数を分子と分母に足し合わせていく算出方法である。
句読点についてです。文意で補える範囲ですが、少し混乱してしまったので。
【現状】
確率的勾配降下法の説明では「目的関数の値f(x)を最小にするxを求める」という問題設定であった 、 教師あり学習では〜
【修正案】
確率的勾配降下法の説明では「目的関数の値f(x)を最小にするxを求める」という問題設定であった 。 教師あり学習では〜
つまらない提案ですが、データダウンロードのところWindowsでは通りませんでしたので、pythonで書いた代替コードを提案させてください。多分、両用で使えると思います。
import urllib.request
url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00228/smsspamcollection.zip'
with urllib.request.urlopen(url) as net:
with open('smsspamcollection.zip', 'bw') as spam_zip:
spam_zip.write(net.read())
import zipfile
with zipfile.ZipFile('smsspamcollection.zip') as spam_zip:
spam_zip.extract('SMSSpamCollection', '.')
with open('SMSSpamCollection', encoding="utf-8") as fi:
for n, line in enumerate(fi):
if n < 5: print(line, end='')
以下はopen時のencoding指定だけです。
import collections
def tokenize(s):
return [t.rstrip('.') for t in s.split(' ')]
def vectorize(tokens):
return collections.Counter(tokens)
def readiter(fi):
for line in fi:
fields = line.strip('\n').split('\t')
x = vectorize(tokenize(fields[1]))
y = fields[0]
yield x, y
with open('SMSSpamCollection', encoding="utf-8") as fi:
D = [d for d in readiter(fi)]
1.1. 回帰とはに、「連続値をとる説明変数を目的変数で表現することを回帰(regression)と呼ぶ」との記載があります。しかし、回帰の説明としては「連続値をとる目的変数を説明変数で表現することを回帰(regression)と呼ぶ」の方が適切ではないでしょうか。
表現したい(説明したい)対象は目的変数であり、表現対象が表現手段となっているのに違和感を感じました。
NumPy1.4からはnp.polyfit
に代わりPolynomial.fit
の利用が推奨されています。そのため、Polynomial.fit
を使用した実装例に差し替えることが好ましいと思います。
https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.polynomials.html#quick-reference
Quick Referenceではnp.polyfit
とPolynomial.fit
が等価であるように記載されていますが、実際にはPolynomial.fit
はdomain/windowsにスケールされた値を返します。そのため、実装を置き換える際はconvert
の使用が必要です。
https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.polynomials.html#transition-guide
タイトルの通り。よく見たらd = 8の時のvalidation lossが一番下がっていた。
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