Machine Learning Method

ゴールデンウィークで機械学習手法を復習するレポジトリ
機械学習や関連技術の試験場

Target

• それぞれの手法の特徴とメリット・デメリットについて把握する

• 各手法について数式レベルで理解する

Study Method

Day 1 (29, April, Heisei)

• Linear regression

Day 2 (30, April, Heisei)

• Decision Tree

• Random Forest

Day 3 (1, May, Reiwa)

• Support Vector Machine (SVM)

Day 4 (20, November, Reiwa)

• Convolutional Neural Network (CNN)

Day 5 (24, December, Reiwa)

• Random Erasing (Image Data Augmentation Method)
  Random Erasingの動きを見てみる
  CNN向けデータ拡張手法のRICAP(Random Image Cropping and Patching)を試してみたメモ

Study Method (Plans)

Supervised Learning

Regression

• Linear regression

Tree

• Decision tree

• Random forest

• Gradient boosting tree

Bayes

• Naive bayes

Neural Network

• Perceptron

• Convolutional Neural Network (CNN)

Other

• K-Nearest Neighbor (KNN)

• Support Vector Machine (SVM)

Unsupervised Learning

• k-means

• PCA

• t-SNE