機械学習関係の自前記事の整理

機械学習関係の自前記事が自分でも何を書いたのかわかりにくくなってしまったので一覧を作る。


記事の多くは、自前のデータで機械学習を行う際に生じるであろうことに対する個人的な経験に基づく見解を書いています。最新のアルゴリズムを理解しきれているわけではないので、多少割り引いて読んでみてください。

## 自分で学習することに関する記事
- [画像の機械学習が劣化する理由](https://qiita.com/nonbiri15/items/2bd2320d8268321c331d)
- [機械学習のデータセットの重要性](http://qiita.com/nonbiri15/items/b29fe079d359d531bf85)
- [機械学習のデータの集め方](http://qiita.com/nonbiri15/items/f5c5c4357458bfeb03bb)
- [機械学習データの集め方２](https://qiita.com/nonbiri15/items/23448516c4e24e8ded8b)
- [機械学習のためのデータを収集する各段階の考え方](https://qiita.com/nonbiri15/items/df6b4df6a977636626c4)
- [未検出データを追加すべきか、先送りすべきか。](https://qiita.com/nonbiri15/items/77cf58f580462afbb0b4)
- [出現頻度のまま学習データの比率にするのは得策ではない。](https://qiita.com/nonbiri15/items/49bdd34c01b084d7cfac)

## データ管理に関する記事
- [ずぼらな人間が機械学習の実験データを管理する方法](https://qiita.com/nonbiri15/items/80ad75a71b46a30cc9f6)
- [データ管理にgit lfs を安全に使うためのヒント](https://qiita.com/nonbiri15/items/9920cd504dfee09df2c3)
- [規模の大きな学習用データセットには git submoduleを使う](https://qiita.com/nonbiri15/items/e46e17d8b17706c87480)
- [機械学習のデータセットはどう失われるか(https://qiita.com/nonbiri15/items/043118f6f55fe70c1baf)

## その他学習に関する記事
- [「じゃあ、他の手法と比べてみたときにどうなんだ？」](http://qiita.com/nonbiri15/items/f6ac396f5a7cbe96aa8a)
- [いまの物体検出には何が足りないか](https://qiita.com/nonbiri15/items/40267740b647b0465ba7)
- [「いまの物体認識には何が足りないのか」への追記](https://qiita.com/nonbiri15/items/ec33245b75403949f60f)
- [scikit-learnの学習結果をpickleしない](https://qiita.com/nonbiri15/items/d78613a1ab7bd515d867)


## 機械学習のライブラリに関する記事
- [機械学習のライブラリ dlib](http://qiita.com/nonbiri15/items/9561c8194ba0b2041bd0)
- [機械学習のライブラリ　Shogun](http://qiita.com/nonbiri15/items/ec3fd59472d781e7cb29)
- [SVMについて調べてみる](http://qiita.com/nonbiri15/items/3b0440a95e61f134413d)
- [「OpenCV-Python Tutorials」と「実践コンピュータビジョン」とscikit-learn](http://qiita.com/nonbiri15/items/d0383fcc01cadc6dc5ba)
- [「OpenCV-Python Tutorials」とmahotas」](http://qiita.com/nonbiri15/items/dd13068e4f3d8aa784fd)
- [chainer-gogh をインストールしてみる](http://qiita.com/nonbiri15/items/d1465fe041dc1145eb98) 
- 訳 [必見「OpenCV-Python Tutorials」](http://qiita.com/nonbiri15/items/facf9e6cf4f73cb69d9b)
- 訳 [必見「OpenCV-Python Tutorials」２](http://qiita.com/nonbiri15/items/7e9e0bce90f04f40dd57)
- 訳 [Haar Cascadesを用いた顔検出](http://qiita.com/nonbiri15/items/c8e666c4964d09ace652)


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- [Python初心者がScikit-imageの例題を自分用に使うためのヒント](http://qiita.com/nonbiri15/items/ae1c51abd65faf27d99f)
- [Python初心者がScikit-imageの例題を自分用に使うためのヒント2　複数のファイルを処理する](http://qiita.com/nonbiri15/items/f50857dc555064134db6)
- [Python初心者がScikit-imageの例題を自分用に使うためのヒント3　ファイルに書き込む](Python初心者がScikit-imageの例題を自分用に使うためのヒント3　ファイルに書き込む)
- [Python初心者がScikit-imageの例題を自分用に使うためのヒント４GUIを使う](http://qiita.com/nonbiri15/items/1e1a1cf668c84178405e#_reference-b547401553d9a2b9b1a2)
- [Python初心者がScikit-imageの例題を自分用に使うためのヒント5　ネットワークアプリに組み込む](http://qiita.com/nonbiri15/items/5fd0c8b789ba9857dbed#_reference-677b97a545b8f205cad2)
- [Python初心者がScikit-imageの例題を自分用に使うためのヒント6　Pythonのコードを改善する](http://qiita.com/nonbiri15/items/f3f51d9fb39b8506f960)
- [Python初心者がScikit-imageの例題を自分用に使うためのヒント7　モジュールの作り方](http://qiita.com/nonbiri15/items/0307b8328de5c6e6c255#_reference-6645e07142728d67ef63)
- [Python初心者がScikit-imageの例題を自分用に使うためのヒント８処理時間の計測とプロファイラ](http://qiita.com/nonbiri15/items/fa9036f612183fb3d242)
- [Python初心者がScikit-imageの例題を自分用に使うためのヒント9 C言語からの利用](http://qiita.com/nonbiri15/items/3e99b726348e0ccf0552#_reference-4821ca81500d47e9580c)