CourseraのMachine LearningコースWeek 2
先週から始めたCourseraですが、2週目はまだなんとか続いています。
内容はこんな感じ。
Environment Setup
$ brew install octave
で出来ましたがその先のレッスンでグラフを出す時にgnuplotを使うのがうまく動かなかったので
$ brew cask install xquartz $ brew reinstall gnuplot --with-x11
をして.octavercにgnuplotの設定を追加して動きました。
$ cat ~/.octaverc setenv("GNUTERM", "x11") graphics_toolkit("gnuplot")
Multivariate Linear Regression
1週目にやった内容の拡張ということで複数の特徴量を持つ線形回帰でした。
メモは基本PCで取ってるんですが、この辺りから数式を書くのが辛くなってきました。
一応QuiverのLatexの記述で書き続けています。
Computing Parameters Analytically
Linear Regressionではなく解析に解くという技。
逆関数を計算することから一定以上の規模だと計算量の問題で解けなくなってくる。
Octave/Matlab Tutorial
Octaveの使い方を学ぶ。
Review Quiz
1週目と同じように5問中4問正解しなければ行けないテストが2回ほどありました。
余裕で間違えて再提出になりましたが、8時間で3回受けられるということで問題はほぼ同じなので流石に2回目はさくっと通過。
Programming Assignment
今回始めてOctaveでの課題提出がありました。
Linear Regressionの問題でした。最初の方はOne variableな問題でそれだけ解ければ良いみたいでしたが、普通に Multiple variable のケースでも解けないとだめと思って書いていたので苦労しました。
それでも1時間くらいで提出できて、Optional ExerciseとしてMultiple Variableがあったんですがほぼ同一のコードで完了したので合わせて1時間半くらいで出来た気がします。
感想
10年ぶりくらいで講義ぽいのを受けてるわけですが大学だと証明系を自分でできるようにならないとテストで点を取れなかったけどそういうのは無いから気楽ですね。忙しくなってきてる中どこまで続くか………