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scribble 落書き (調べた事をただ落書きする)

Intro to Data Science : Lesson 3 #2

Intro to Data Science Online Course - Udacity

サボり明け
途中から

なんか動画に日本語字幕が出てる
(元々あったか記憶にない)

Lesson 3: Data Analysis

  • tip of the iceberg
  • How to predict?
  • Machine Learning
  • Statistics -> analyzing existing data
  • Machine Learning -> predictions
  • Types of Machine Learning
    • Supervised Learning (教師あり学習)
      • SPAM, price of house
    • Unsupervised Learning (教師なし学習)
      • Clustering
      • group photos
  • 主成分分析
  • 数式(equation)の作成
  • 勾配降下法
  • Linear regression 線形回帰

[課題] Gradient Descent in Python

カンニング
DATA Analytics: Basic of Statistic and Machine Learning used for Analyze Data (3)

[課題] 決定係数 coefficient of determination

http://upload.wikimedia.org/math/2/f/1/2f1a719d0e7ebba8a444fce29797d683.png

    a = np.square(data - predictions).sum()
    b = np.square(data - np.mean(data)).sum()
    r_squared = 1 - a/b

    return r_squared

You calculated R2 value correctly!
Your calculated R2 value is: 0.318137233709

自力でできた

解答

SST = ((data-np.mean(data))**2).sum()
SSReg = ((predictions-data)**2).sum()
r_squared = 1 - SSReg / SST

1h

すでに終わった章のコンテツが拡充されている気がする