| 手法名 | 場所 | 実装 |
|---|---|---|
| 線形回帰分析 | - | - |
| 主成分分析 | - | - |
| 因子分析 | - | - |
| 多次元尺度構成法 | - | - |
| 階層的クラスタリング | - | - |
| 手法名 | 場所 | 実装 |
|---|---|---|
| 一般化線形モデル | - | - |
| 混合効果モデル | - | - |
| 階層ベイズモデル | - | - |
| 時系列解析 - AR | - | - |
| 時系列解析 - MA | - | - |
| 時系列解析 - ARIMA) | - | - |
| 状態空間モデル | - | - |
| 手法名 | 場所 | 実装 |
|---|---|---|
| サポートベクターマシン | - | - |
| ランダムフォレスト | - | - |
| 勾配ブースティング決定木 - LightGBM | - | - |
| 勾配ブースティング決定木 - XGBoost | - | - |
| 勾配ブースティング決定木 - CatBoost | - | - |
| k 近傍法 | - | - |
| k-means | - | - |
| LDA (Latent Dirichlet Allocation) | - | - |
| 多層パーセプトロン | - | - |
| 手法名 | 年 | 著者 | 場所 | 実装 |
|---|---|---|---|---|
| Neocognition | 1980 | Fukushima & Miyake | - | |
| LeNet-5 | 1989-1998 | LeCun et al. | - | |
| AlexNet | 2012 | Krizhevsky et al. | - | |
| ZFNet | 2013 | Zeiler & Fergus | - | |
| VGGNet | 2014 | Simonyan et al. | - | |
| GoogLeNet | 2014 | C. Szegedy et al. | - | |
| ResNet | 2015 | He et al. | - | |
| ZFNet | 2013 | - | - | |
| ZFNet | 2013 | - | - |
| 手法名 | 場所 | 実装 |
|---|---|---|
| Vision Transformer | - | - |
| - | - | |
| - | - |
- ChestX-ray8
- TensorFlow patch_camelyon Medical Images
- Blood Cell Images
- Recursion Cellular Image Classification
$ brew install fish
$ curl -sL https://git.io/fisher | source && fisher install jorgebucaran/fisher
Plugin をインストール
$ fisher install simnalamburt/shellder
$ fisher install edc/bass
$ fisher install jethrokuan/fzf
$ fisher install jorgebucaran/nvm.fish
$ fisher list
を実行すると以下になる
jorgebucaran/fisher
simnalamburt/shellder
edc/bass
jethrokuan/fzf
jorgebucaran/nvm.fish
$ curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
$ poetry config virtualenvs.in-project true
$ poetry init
$ poetry install
$ bash
もし requirements.txt があったら
$ for package in $(cat requirements.txt); do poetry add "${package}"; done
$ poetry shell or $ poetry run python ***.pyで仮想環境内で Python を実行できる
$ cd dataset
$ bash download_cifar10.sh
場所は
DeepLearning/CV/ImageClassification/models/resnet.py
AlexNet、GoogLeNet、MobileNetV3、EfficientNetなども以下と同じコードで簡単に実装できる