Courseraの​機械学習コースは​最高​（Octave以外）

某機械学習のクラスを受講している．

深層学習が流行りだして早 3 年（もっと?）という時期だけど，応用面ではもう少し軽量で，挙動がわかりやすい方が良い場合もあると思うし，線形回帰〜SVM の復習も無駄ではないはず．

2015 年コースも課題は Octave が推奨プログラミング言語のようなので，Octave の環境を整える．

会社のマシンには，Windows 版非公式ビルド(MXE Octave)を． 自宅 MacMini は，Homebrew で．

$ brew tap homebrew/science
$ brew install octave

Octave は MATLAB との互換性においては，Scilab や FreeMat よりも高いはず． この点で，MATLAB 勢力もそこそこ居るという今の仕事においても無駄にはならなさそう．

また，いくら Python（とそのエコシステムに含まれる Numpy/Scipy, Pandas, Scikit-learn など）が優秀で，ライセンス面でも十分 MATLAB を代替できるとしても，色々な理由で Python 一本で技術計算をするのは難しいと思ったのもある．¹

まぁ，MATLAB でも Python でも R でも，開発環境がつらすぎる ExcelVBA に比べると，喜んでやります!って気持ちになる．²