【Vitto君】Tsinghua大学院修士課程合格

第2章 機械学習：回帰 🚀 イントロダクション 🔍 分類 vs 回帰 📊 分類（Classification） 📈 回帰（Regression） 🔄 分類と回帰の違いまとめ 観点 分類 回帰 予測対象 カテゴリ・ラベル 連続的な数値 ...

第4章 深層学習：CNN Ⅱ 🔄 第3章の復習：Convolutionの基礎 📐 Conv2Dのパラメータ 多チャンネル入力への適用例 例1：RGB画像への適用 例2：特徴マップへの適用 🔢 パラメータ数の詳細計算 基本的なパラメータ計算式 📊 計算例：段階的な理解 例1：最初のConv2D層 計算過程： 例2：2番目のConv2D層 計算過程： 例3：Dense（全結合）層 ...

総合演習Ⅱ 機械学習と深層学習 著者：姜 有宣・辛 徳 📖 目次 第1章 機械学習：分類・識別 パターン認識の基礎とscikit-learnによる実習 第2章 機械学習：回帰 線形回帰と勾配降下法の理解 第3章 深層学習：CNN Ⅰ 畳み込みニューラルネットワークの基礎 第4章 深層学習：CNN Ⅱ ...