ubuntu16.04のインストール [機械学習]
2010年に購入したNECのノートパソコンLaVie LL750/B。
全く使用していないのでLinuxに入れ替えてみようと考えました。
元のOSはWin7です。
webを参考にしながら作業を進めてみました。
1. 起動ディスクの作成
下記のページからubuntu16.04をダウンロードし、DVDにisoイメージを焼きます。
https://www.ubuntu.com/download/desktop
下記のページからubuntu10.10をダウンロードし、DVDにisoイメージを焼きます。
http://old-releases.ubuntu.com/releases/
2.ubuntu16.04をインストール
ubuntu16.04のディスクから起動したところ、インストール画面に全くなりませんでした。
途中で画面がブラックアウトしていまいそこからどうしようもありません。
PCが古いからでしょうか？16.04を諦めて10.10を入れてみることにします。
3.ubuntu10.10をインストール
ubuntu10.10のディスクから起動したところ、今回はインストール画面が現れ、
インストール作業を行うことができました。いくつかエラーが出た気がしますが。
4. 再度ubuntu16.04のインストール
ubuntu16.04のディスクから起動したところ、16.04でもインストール画面が出現しました。
とりあえず以下を選択して進めてみました。
「日本語」を選ぶ。
「Ubuntuをインストール」を選ぶ。
「Ubuntuのインストール中にアップデートをダウンロードする」、
「グラフィックス、Wi-Fi機器、Flash、MP3やその他のメディアに
必要なサードパーティーソフトウェアをインストールする」をチェック
「安全のため新しいUbuntuのインストールを暗号化する」、
「新しいUbuntuのインストールにLVMを使用する」はチェックしない。
「ディスクを削除してUbuntuをインストール」にチェック。
「Tokyo」を選ぶ。
キーボードは「日本語」「日本語」
「ログイン時にパスワードを要求する」を選ぶ。
とりあえず無事にインストールは完了しました。
全く使用していないのでLinuxに入れ替えてみようと考えました。
元のOSはWin7です。
webを参考にしながら作業を進めてみました。
1. 起動ディスクの作成
下記のページからubuntu16.04をダウンロードし、DVDにisoイメージを焼きます。
https://www.ubuntu.com/download/desktop
下記のページからubuntu10.10をダウンロードし、DVDにisoイメージを焼きます。
http://old-releases.ubuntu.com/releases/
2.ubuntu16.04をインストール
ubuntu16.04のディスクから起動したところ、インストール画面に全くなりませんでした。
途中で画面がブラックアウトしていまいそこからどうしようもありません。
PCが古いからでしょうか？16.04を諦めて10.10を入れてみることにします。
3.ubuntu10.10をインストール
ubuntu10.10のディスクから起動したところ、今回はインストール画面が現れ、
インストール作業を行うことができました。いくつかエラーが出た気がしますが。
4. 再度ubuntu16.04のインストール
ubuntu16.04のディスクから起動したところ、16.04でもインストール画面が出現しました。
とりあえず以下を選択して進めてみました。
「日本語」を選ぶ。
「Ubuntuをインストール」を選ぶ。
「Ubuntuのインストール中にアップデートをダウンロードする」、
「グラフィックス、Wi-Fi機器、Flash、MP3やその他のメディアに
必要なサードパーティーソフトウェアをインストールする」をチェック
「安全のため新しいUbuntuのインストールを暗号化する」、
「新しいUbuntuのインストールにLVMを使用する」はチェックしない。
「ディスクを削除してUbuntuをインストール」にチェック。
「Tokyo」を選ぶ。
キーボードは「日本語」「日本語」
「ログイン時にパスワードを要求する」を選ぶ。
とりあえず無事にインストールは完了しました。
機械学習をのんびり勉強(4) [機械学習]
アマゾンから
「ゼロから作るDeep Learning
―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」
が届いたので早速読んでみました。
１、２章だけですが・・・
１章はpythonの簡単な説明。
普段pythonを使っている人は、読む必要なさそう。
２章はパーセプトロン。
AND、NAND、OR、XORの説明とパーセプトロンの実装。
説明もわかりやすく、コードとのパランスもいい感じ。
これは３章以降も期待できそうです。
「ゼロから作るDeep Learning
―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」
が届いたので早速読んでみました。
１、２章だけですが・・・
１章はpythonの簡単な説明。
普段pythonを使っている人は、読む必要なさそう。
２章はパーセプトロン。
AND、NAND、OR、XORの説明とパーセプトロンの実装。
説明もわかりやすく、コードとのパランスもいい感じ。
これは３章以降も期待できそうです。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
- 作者: 斎藤 康毅
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2016/09/24
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
機械学習をのんびり勉強(3) [機械学習]
ひと月ほど前に予約していた
「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」が
アマゾンから発送されました。9/25到着予定。
出版社のウェブで目次を見てみました。
1章 Python入門
2章 パーセプトロン
3章 ニューラルネットワーク
4章 ニューラルネットワークの学習
5章 誤差逆伝播法
6章 学習に関するテクニック
7章 畳み込みニューラルネットワーク
8章 ディープラーニング
http://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/
内容は自分が知りたかったところなので、かなり楽しみです。
なおバージョンはpython3の模様。
「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」が
アマゾンから発送されました。9/25到着予定。
出版社のウェブで目次を見てみました。
1章 Python入門
2章 パーセプトロン
3章 ニューラルネットワーク
4章 ニューラルネットワークの学習
5章 誤差逆伝播法
6章 学習に関するテクニック
7章 畳み込みニューラルネットワーク
8章 ディープラーニング
http://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/
内容は自分が知りたかったところなので、かなり楽しみです。
なおバージョンはpython3の模様。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
- 作者: 斎藤 康毅
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2016/09/24
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
2016-09-24 22:27
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機械学習をのんびり勉強(2) [機械学習]
「 ITエンジニアのための機械学習理論入門」を一通り読み終わりました。
Pythonコードは簡単にしか確認していないので、今後読み直す時に、
確認していこうと思ってます。
本書では、機械学習のアルゴリズムとして主に次の3種類が説明されています。
いずれも数式は最小限で、各手法のイメージが掴めました。
「分類」：クラス判定を生み出すアルゴリズム
決定木、パーセプトロン、ロジスティック回帰など。
複数のクラスに分類された既存データを基にして、新規データがどのクラスに属するかを
予測するルールを導く。
例：スパムメールの判定など。
「回帰分析」：数値を予測するアルゴリズム
既存のデータの背後には、何らかの関数が隠れていると考えて、その関数を推測することで
次に得られるデータの数値を予測する。
例：広告宣伝費と売り上げの関係
「クラスタリング」：教師なしのグループ化を行うアルゴリズム
答えが示されていないデータを元にして、グループ(クラスター)が
形成されていないかどうかを見つけ出す。
理論をもう少し深く理解するには、別の本で補う必要はありそうです。
Pythonコードは簡単にしか確認していないので、今後読み直す時に、
確認していこうと思ってます。
本書では、機械学習のアルゴリズムとして主に次の3種類が説明されています。
いずれも数式は最小限で、各手法のイメージが掴めました。
「分類」：クラス判定を生み出すアルゴリズム
決定木、パーセプトロン、ロジスティック回帰など。
複数のクラスに分類された既存データを基にして、新規データがどのクラスに属するかを
予測するルールを導く。
例：スパムメールの判定など。
「回帰分析」：数値を予測するアルゴリズム
既存のデータの背後には、何らかの関数が隠れていると考えて、その関数を推測することで
次に得られるデータの数値を予測する。
例：広告宣伝費と売り上げの関係
「クラスタリング」：教師なしのグループ化を行うアルゴリズム
答えが示されていないデータを元にして、グループ(クラスター)が
形成されていないかどうかを見つけ出す。
理論をもう少し深く理解するには、別の本で補う必要はありそうです。
- 作者: 中井 悦司
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2015/10/17
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
2016-09-18 13:02
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ディープラーニング [機械学習]
ディープラーニングについて知りたくて読んだ本が、
「人工知能は人間を超えるか」松尾 豊 (著)
ディープラーニングについて
非常に分かりやすく説明されています。
自分もこれを読んで、イメージが掴めました。
最初に読む本としてはオススメです。
今後は、ディープラーニングのライブラリの調査や
自分でも実装していけたらと思います。
「人工知能は人間を超えるか」松尾 豊 (著)
ディープラーニングについて
非常に分かりやすく説明されています。
自分もこれを読んで、イメージが掴めました。
最初に読む本としてはオススメです。
今後は、ディープラーニングのライブラリの調査や
自分でも実装していけたらと思います。
- 出版社/メーカー: KADOKAWA / 中経出版
- 発売日: 2015/03/10
- メディア: Kindle版
機械学習をのんびり勉強(1) [機械学習]
仕事で必要となり機械学習の勉強を始めています。
今はディープラーニングでブームということもあって情報があふれており
勉強を進めるには環境が整っていると感じます。
ネットでも色々と調べることはできると思いますが、
ある程度は体系だって勉強したいと思い次の2冊を中心に読み進めています。
1. ITエンジニアのための機械学習理論入門
2. Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
1.ITエンジニアのための機械学習理論入門の方は、
ざっと機械学習理論を理解するのに良さそうです。
Pythonのコードも付いているので実際に動作も確認できます。
2. Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践の方は、
Pythonでの実装がメインとなっています。理論は最低限ですが、
回帰、分類またディープラーニングまで広く載っています。
機械学習のライブラリscikit-learnの使用法を理解できます。
感想等は後日書いていければと思います。
今はディープラーニングでブームということもあって情報があふれており
勉強を進めるには環境が整っていると感じます。
ネットでも色々と調べることはできると思いますが、
ある程度は体系だって勉強したいと思い次の2冊を中心に読み進めています。
1. ITエンジニアのための機械学習理論入門
- 作者: 中井 悦司
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2015/10/17
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
2. Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
- 作者: Sebastian Raschka
- 出版社/メーカー: インプレス
- 発売日: 2016/06/30
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
1.ITエンジニアのための機械学習理論入門の方は、
ざっと機械学習理論を理解するのに良さそうです。
Pythonのコードも付いているので実際に動作も確認できます。
2. Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践の方は、
Pythonでの実装がメインとなっています。理論は最低限ですが、
回帰、分類またディープラーニングまで広く載っています。
機械学習のライブラリscikit-learnの使用法を理解できます。
感想等は後日書いていければと思います。
2016-09-10 16:29
