![[PukiWiki]](https://www.masatom.in/pukiwiki/image/kinosite.png "[PukiWiki]"){kind=small}
#author("2019-05-14T01:12:32+00:00","default:masatomix","masatomix") #author("2019-05-14T01:14:59+00:00","default:masatomix","masatomix") ** 関連リンク [#j6b5e1db] よむべき - [[ニューラルネットワークと深層学習>http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/chap1.html]] 基礎的な理論 - [[機械学習入門者向け 分類と回帰の違いをプログラムを書いて学ぼう | Avintonジャパン株式会社>https://avinton.com/academy/classification-regression/]] 分類と回帰の説明 - [[13. ニューラルネットワークの基礎 — ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル>https://tutorials.chainer.org/ja/src/13_Basics_of_Neural_Networks_ja.html]] 分類と回帰の説明 - [[ニューラルネットワークの訓練>https://ml4a.github.io/ml4a/jp/how_neural_networks_are_trained/]] 勾配降下法について - [[ConvNetJS demo: Classify toy 2D data>https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/regression.html]] ゴリゴリ動いてます。。 これからよむ - [[チュートリアル — ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル>https://tutorials.chainer.org/ja/tutorial.html]] - [[第1回 機械学習 ことはじめ：機械学習 はじめよう｜gihyo.jp … 技術評論社>http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning/0001?page=2]] - [[線形回帰を実装してみよう ｜ DevelopersIO>https://dev.classmethod.jp/machine-learning/linear-regression-lmpl/]] sklearn をつかってる例 - [[１０分でわかる深層学習のニューラルネットワーク - Qiita>https://qiita.com/begaborn/items/3fb064215d7f6e6cce96]] - [[人工知能やディープラーニングの理解に欠かせないパーセプトロンとは何か？ - Qiita>https://qiita.com/yudsuzuk/items/a8e1eee92403f0921d92]] - [[ニューラルネットワークを実装する [Part 1 線形回帰] - 今日も窓辺でプログラム>https://www.madopro.net/entry/implement_neural_network_1]] - [[シリーズML-06 ニューラルネットワークによる線形回帰>https://www.slideshare.net/katsuhiromorishita/ml06-78758218]] Kerasの例。線形回帰。細かい。 - [[シリーズML-07 ニューラルネットワークによる非線形回帰>https://www.slideshare.net/katsuhiromorishita/ml07-78765486]] 非線形回帰。細かい。 - [[Pythonで3層パーセプトロンの誤差逆伝播を実装してみる - TadaoYamaokaの日記>http://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2016/04/10/120305]] 誤差逆伝播の丁寧な説明 - [[高校数学で理解・実装するニューラルネットワーク - Qiita>https://qiita.com/perrying/items/6b782a21e0b105ea875c]] 誤差逆伝播の丁寧な説明 - [[「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム - Qiita>https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73]]
