ブログに貼った機械学習のYouTubeを途中まで視た。
きのうのブログを、ちょっと修正。
ブログでは目的関数と、データに、重みとバイアスを付けた結果の誤差をなくすまで、そのプロセスを繰り返すと書いた。
YouTubeの説明では、それだけでなく、
１）データのサンプル数を増やす
２）他のアルゴリズムを試す
ことを、あげている。
同チュートリアルでは、教師アリ学習でも用いられていたscikit-learn（機械学習のライブラリ）の、アヤメの花びらやガクの長さと、アヤメの種類のデータを使って、教師ナシ学習もやっている。
アヤメの形状の属性、４次元のデータを２次元に抽象化して分布を見るという、ちょっと興味深いハナシ。
いい機会なので、このチュートリアルもやってみたい気もするけれど…ま、年をとると、そういうの面倒くさい気がしなくもないんだよねぇ。