Reinforcement Learningについて体系的学習 テキストは「Pythonde学ぶ強化学習、著:久保孝宏」 ———————
Programming
Reinforcement Learning: Day 1
Reinforcement Learningについて体系的に学習しておきたい。 テキストは「Pythonde学ぶ強化学習、著:久保孝宏」 ——————
Processing: xy_graph.pde
Processingで散布図を作成するグラフ関数 xy_plot.pdeとxy_graph.pde data_3.csvのzip xy_graph FloatTable.pdeは、Ben Flyのサイトからダウンロード
Big Data Analytics with PySpark
PySparkを用いたBig Dataの解析についての学習 ———————————
Probabilistic Programming: Mixture Model
Ref: Baysian Analysis with Python by Osvaldo Martin ?????????????????- 混合モデルMixture Model。異なる分布の混合からデータが発生している
Probabilistic Programming: Softmax Regression
Ref: Baysian Analysis with Python by Osvaldo Martin ?????????????????- これまでのロジスティック回帰では、0か1かという2クラスを扱ってきたが、3つ以
Probabilistic Programming: Multiple Logistic Regression
Ref: Baysian Analysis with Python by Osvaldo Martin ???????? 多重ロジスティック回帰で、複数個の独立変数を組み込んで、回帰を行う。 先の菖蒲の学習用分類データを
Probabilistic Programming: Logistic Regression
Ref: Baysian Analysis with Python by Osvaldo Martin ————————
Probabilistic Programming: Confounding Variables
Ref: Baysian Analysis with Python by Osvaldo Martin ————————
Probabilistic Programming: Multiple Linear Regression
Ref: Baysian Analysis with Python by Osvaldo Martin ————————