Pythonデータサイエンス講座最終日三日目
朝5時起床。今日は火曜日。晴れ。
今日はPythonデータサイエンス講座最終日三日目の日でした。
午前中はゆるりと可視化のmatplotlibの説明をし、
早めに終わってしまい、午後の機械学習の概要説明をしました。
午後の機械学習はsklearnのLinearRegressionを使った線形回帰と
sklearnを使わずに最小二乗誤差で方程式を作り、一次関数の二つのパラメタ(傾きと切片)で
偏微分した解を勾配法を使って求める方法の2パターンを説明しました。
きちんと数式で定式化して勾配法とピアソンの相関係数の説明をしました。
数式は難しくて雰囲気ぐらいしか理解してくれませんでしたが、
まあそれでもやらないよりやった方が良かったです。
演習で別のデータをWebからダウンロードして2パターンの方法で
試してもらいましたが、勾配法を使った方法ではうまく収束せず、問題発生。
結局、聴講していたおやじ（元上司で今無職）が何とか収束パラメタを見つけて皆の前で説明し、
だから機械学習なめんなよ（意訳）と言ってCloseしました。
とりあえず初講師で三日間の講義を終えて、ほっとしました。
それなりに充実感もありました。
四月から企業向け新人研修のJavaの講義のアシスタントを務めるため、
明日からは頭を切り替えてJavaの勉強に勤しみます。
とりあえず周りで応援してくれた友人たちに感謝です。
一息ついて寝ます。
【今日の読書】
・データ学習アルゴリズム (データサイエンス・シリーズ) 渡辺 澄夫（未読）
・データ学習アルゴリズム (データサイエンス・シリーズ) 渡辺 澄夫（未読）
・現場で使える! NumPyデータ処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法 (AI & TECHNOLOGY) 吉田拓真著（P.123/511読了）
・変分ベイズ学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 中島伸一著（P.38/144読了）
・データ分析ツールJupyter入門 掌田津耶乃著(P.352/438読了)
・Matplotlib&Seaborn実装ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション) チームカルポ著（P.162/314読了）
・退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング Al Sweigart著（P.184/549読了）
・pandasクックブック ―Pythonによるデータ処理のレシピ― Theodore Petrou著（P.133/360読了）
・Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 (AI&TECHNOLOGY) 寺田学著（P.269/316読了）
・2週間でできる! スクリプト言語の作り方 (Software Design ｐlus) 千葉滋著（P.118/361読了）
・線形代数セミナー: 射影,特異値分解,一般逆行列 金谷健一著（P.35/141読了）
