先週の第一回に引き続きPRML TALK #2を開催しました。
今回は特徴の正規化、超平面の容量、主成分分析とかの基礎部分をやりました。
演習問題（超平面の容量）をメンバーで一緒に考えながら理解を確認したり議論したり、って感じで。
特徴の正規化に関しては、Pythonで例題をプログラムにしてみた。第3章の演習問題3-2もこれで解ける。
【Python】標準偏差をもとに特徴を正規化する
第三回はk-NN法とかやります！パターン認識部分。
来週は僕がカリフォルニアにいるころだと思うので、skypeかhangoutでやる予定。もし興味ある方がいれば僕のTwitter(@totu_iy)かFacebookあたりにでも連絡いただけたら嬉しいです。
PRML (Pattern Recognition and Machine Learning) TALK というパターン認識と機械学習の勉強会みたいなものの第一回を開催しました。
といっても第一回はキックオフミーティング的な感じで軽く集まって今後の方針や目標設定等をしました。
参考書の購入と第一章を事前タスクにしてて、第一章に関しては本全体を通しての導入と簡単にNN法、という感じの内容なので特にみんな疑問点もなく終了。
一応例題をプログラムに書いてみたのでもしご興味ある方いれば見てやってください。
PRML TALKの方針としては、パターン認識と機械学習を学ぶことを目的に、7月までに最低2冊その関連の書籍を一通り読み終えること。
ということで森北出版株式会社から出版されている荒木雅弘さんのフリーソフトでつくる音声認識システムが一冊目の課題本。
これがパターン認識・機械学習の入門書として優れているとのことで、実践もあるようだしとっかかりとしていいかなと。
ということでこれから週一のペースでアナログなコミュニケーションをとりながら学習を進めていきます。
もし興味ある！て方いたら僕のTwitter(@totuy_iy)かFacebookあたりにでも連絡いただけたら嬉しいです。
よしゃー！たのしんでいこう！
やっとお湯の量を量るためのスケールを買うことが出来た。
とりあえず間に合わせということで。でも性能としては十分。
珈琲を淹れる上でお湯の量ってすごく大事なので、今まで目分量と感覚でやってきたのがちゃんと数字になるっていうのはいい。
もちろん正確な分量を量れるからおいしい珈琲を淹れることができるってのもあるけど、日々そのときのコンディションを数値としてきっちり把握することで淹れるたびにきちんと次に活きるような経験を蓄えれるような気になれるのがすごく良い。
今日は、岡山市内の僕の大好きな小野珈琲店のロースターさんの豆。
豆20gに対してお湯300ccで淹れてみたけど、ちょっといまいちだった。この豆はもっともっとおいしくなれるはず。
お湯の量に関しては挽き具合とか豆の種類とか煎り具合によって変えれるのがベストな気がするから、「豆◯gに水は◯gや！！」と正確には言い切れない気はしてる。
でも、その豆のおいしいさを最大限に引き出せるようなお湯の分量を見つけるのも、それは大きな意味があって、とてもおもしろいことのひとつに感じる。
次は、もっと良いドリップポットと温度計だ
1月31日にギークハウス岡山に、朝日放送系列のABCテレビ「なるみ・岡村の過ぎるTV」の方が取材に来てくれました。
だいたい2時間程たっぷりと住人2人でギークと、ギークハウスについて一生懸命語りました笑
このうち1分でも使われればいいなぁという感じでしょうけど…笑
この番組は関西ローカルなので、主に関西圏でしか放送されていません。（岡山は放送されません！泣）
3月頃オンエアということなので関西圏にお住まいの方、ぜひ見てやって下さい！
ギークハウス岡山のHPブログ記事はこちら
The Art of Coffee 