機械学習– category –

強化学習の概要について解説します。

greedy 方策、ε-greedy方策 やボルツマン方策について解説します。

機械学習におけるモデルの評価方法であるホールドアウト、交差検証 (クロスバリデーション) について解説します。

機械学習の PR 曲線、ROC 曲線、AUC について解説します。

機械学習の勾配効果法について解説し、実装例を紹介します。

ディープラーニングの最適化に使用されるアルゴリズムである確率的勾配降下法について解説します。

matplotlib で scikit-learn で学習したモデルの決定境界を可視化する方法について解説します。