AI 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...
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AI 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。
AI 機械学習のためのデータ準備 CSVデータの読み込みとデータの確認と欠損値の確認
機械学習をする場合にまずデータを準備しますが、csv形式でデータが準備される場合も多いと思います。
データの確認や加工が簡単になるpandas形式で読み込むのがスタンダードになります。
必要なライブラリをまず読み込んでおきます。
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AI 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。
Data...
AI 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」= 「...
AI numpy.ndarray型とPandas DataFrame型との相互変換する方法
Scikit-learnで機械学習する場合に、numpy.ndarray型とPandasのDataFrame型をそれぞれ変換したくなるケースがあります。
Scikit-learnが用意しているdatasetを活用するとデータ形式がnump...
AI 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...
AI 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...
AI 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...
AI DialogflowのIntentとAgentのインポートとエクスポート
Intentはユーザーとの会話を作成するものです。
Intentのデータを過去に作成したAgentのものを流用したいときなど、importとexportをすれば可能です。
Intentのimport と export
Intent...