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Numpyのmat関数について

Numpyには行列オブジェクトを作成するためのmat()が用意されています。 一般的にNumpyの大多数の操作がndarray型を返しているためmat()関数は特別な理由が無い限り使用しない方が良いでしょう。 けれども、知っておいて損は無いかもしれません。 次の例は、ndarray型の行列とmatr  >>続きを読む

ニューラルネットワークの重みの計算〜なぜ線形代数(行列の内積)が必要か

ニューラルネットワークを理解するためには、まず重みの計算について知っておかなければなりません。 複数の重みの計算は線形代数の行列の内積を使い、しかもPythonのnumpyを使うと数行でプログラムできるのです。行列の内積を使う理由とその計算方法を高度な数学の知識なしで説明します。

PandasのDataFrame作成と結合方法

Pandasは機械学習やディープラーニングを行う上で、データの前処理など頻繁に使用します。 まずは徹底して使いなれるようにしましょう。エクセルを扱うよりもPandas を扱う方が楽だと思えるようになるまでいじり倒しましょう。 DataFrameの作成 まずは、簡単なDataFrame作成を覚えます  >>続きを読む

混同行列と性能評価指標

学習済みモデルが、どの程度良いか判定するする指標を性能評価指標といいます。 そこで登場するのが混同行列です。 混同行列について 余談ですが、普通に「こんどうぎょうれつ」と入力すると「近藤行列」と変換されてしまい、「混同行列」= 「近藤行列」とイメージが刷り込まれているのですが、近藤さんの行列はかなり  >>続きを読む

BeautifulSoupを使ったスクレイピング(1)

BeautifulSoupを使うと簡単にスクレイピングが行えます。 この名前は不思議の国のアリスで出てくる詩からつけられました。 確かに美味しいスープです。 beautifulsoup4の導入 ターミナルなどからpipでインストールします。 pip install beautifulsoup4 Co  >>続きを読む

統計の基礎〜クロス集計2 活用方法 

クロス集計を行って、その内容を確認します。 次の例ではA商品とB商品の評価をクロス集計したものです。 原因と結果に何らかの関係が認められる場合、因果関係があるといいます。 因果関係にあるようなクロス集計表は原因になるものを列として、結果を行にします。 統計では原因側の変数を説明変数と呼び、結果側の変  >>続きを読む

統計の基礎〜クロス集計1 Googleスプレッドシートでピボットテーブル作成

クロス集計とは クロス集計は2つの質的変数の組み合わせで集計して、この2つの変数の関連性を確認するために活用されるものです。 クロス集計表は行と列それぞれの変数の項目を設定して、その組み合わせに対応した度数を集計することで構成されています。 具体的に説明すると、次の様なものです。 A商品とB商品があ  >>続きを読む