前回のブログに書かせて頂きました通り、
めでたくこのコースを終了させることができました！
しかし、本当に理解せずに答えだけ辻褄合わせたような解答も
多かったので２周目を行っています。
２周目は1周目よりは苦闘の跡がなくなるはずだと思います。
一応、答えは知ってますし。
ただ、1周目はどういう点で躓いたのかについても思い出しながら
書いてみたいと思います。
そして、前回の日記で書いたような
Week2の課題をWeek9のCollaborative Filteringで解いたら
どうなるかみたいなことを試していきたいと思います。
（↓のリンクの真ん中から下の部分です）
それでは苦闘記憶です。
Warm up exercise
（出典;『Coursera Machine Learning』 By Mr. Andrew Ng)
問題文を読みます。
（出典;『Coursera Machine Learning』 By Mr. Andrew Ng)
問題文に書いてるのをそのまま書けば正解になるの！？
と驚きました。
しかし、そもそもどこに解答を書けばいいのかわからない。。。
そもそもzipファイル開けるとたくさんのファイルがあるけど、
何をどうするの？と思いました。
まず問題文にこのように↓書いてあります。
これを読むと、加工するのは
warmUpExercise.m
plotData.m
computeCost.m
gradientDescent.m
の４つになります。
一方でWeek2の課題のメインファイルに見えるのがex1.mです↓
こちらにも、加工するのは
warmUpExercise.m
plotData.m
computeCost.m
gradientDescent.m
の４つと書いてあります。
ex1.m自体は加工修正の必要はないと明記されています。
ここで？？？？となりました。
というのは私の頭の中ではプログラムというのは
1ファイルで完結するものだと思いこんでいたからです。
これはWeek2だけでは全然わかっていなかったんですが、
構成はこうなっていると気づきました。
メインファイル（例；ex1.m）とサブファイル（例；computeCost.m）というように
メインとサブと考えるとわかりやすかったです。
そしてサブファイルはメインファイルにSpecialに機能する関数を代入するような
役割を果たしています。
絵にするとこういうイメージです↓
というわけでWarmUpExcercise.mをアップデートすればオッケーということです。
続いて、computeCost.mの課題に取り組みます。
問題はFood Truckを新規出店するに当たり、
既存Food Truckの都市人口と利益の関係のデータを基に
利益予測しなさいということです。
採点にはないですが、computeCost.mの前にPlotdata.mが入っています。
これもほとんど回答が問題文に書いてありました。
これを書くと本当に↓のグラフが出てきて、プログラミングやってると思えました。
これで都市人口と利益の関係がグラフで見れるようになりました。
さてPlotのDataですがグラフ化することは今後度々あるので、
グラフに特化したトピックを作成することにしました↓
今回はここまでです！
＜プチ情報＞
コースの後半で使いまくる計算途中強制終了機能はこの時点で書かれていたんですね。
全然記憶に残ってなくて、Discussion Forumで検索しまくりました(笑)