I’ve working on making my personal blog through Jekyll, recently. There I made a simple plugin which can guarantee a blog post’s validity for certain terms.
Adding a new filiter for Jekyll (Deprecated articles keeper)
Logistic Regression Algorithm（ロジスティック回帰）[機械学習]
今まで線形モデルの Perceptron[link] と Linear Regression[link] に関して勉強してきました。今回は、新しい線形モデルである Logistic Regression に関して勉強したので、Python で実装しました。
初めての vim に最適な vimtutor
Í vimtutor にあった vim のコマンドをまとめました。正直に告白すると、今まで vim に3度以上も挫折してきました。vim にチャレンジしても、思うように動かず、ビープ音でどんどんストレスが溜まり、結局いつものエディタに戻ってしまうという残念な感じでした。ずっと憧れはあり、そんな時に、なんとなく vimtutor を読みながらコマンドをいじってるとだいぶストレスが減ってきました。基本が大事ですね。いきなり画面を分割したり、カッコつけてもダメでした。vimtutor には、7つのレッスンがあるのですが、そこで使われたコマンドを忘れないためにもここに書いておきます。
Linear Regression Algorithm (線形回帰) [ 機械学習 ]
Linear Regression は機械学習の中でも、歴史があり広く使われているアルゴリズムです。Perceptron アルゴリズムのようにアウトプットが +1 か -1 のような決定的なものではなく、実際の数字を取ることができます。クレジットカード審査の例で言えば、カード発行の許可・不許可という結果だけでなく、許可された場合にカードの限度額までアウトプットできます。しかし、Linear という名前が暗示しているように、基本的にデータは Perceptron と同じように直線で分類されることができなければなりません。
Perceptron (パーセプトロン) [ 機械学習 ]
Perceptron は Supervised Learning における最もシンプルな線形分類アルゴリズムの一つです。あるインプットを取り、アウトプットとして +1 か -1 といったバイナリの結果を返します。この記事は、Perceptron の軽い解説と実装に関して挑戦してみます。言語は、科学計算や図表描写のライブラリが豊富にある Python を使用します。（Python とか洒落たやつだなって嫌煙していたんですが、機会学習の勉強を初めてどうしても避ける事ができませんでした。）
