AI Python 主な教師あり学習 K近傍法、SVM、決定木
教師あり学習の主なモデル（ロジスティック回帰は別の記事で解説）
教師あり学習は、入力データと対応する正解ラベルを用いて、モデルがデータからパターンを学習する機械学習の一種です。教師あり学習の主なアルゴリズムには以下のようなものがあります。...
機械学習
AI AI Python 教師あり学習 ロジスティック回帰をScikitーlearnで試す
ロジスティック回帰について
ロジスティック回帰は、教師あり学習のアルゴリズムの一つで、回帰となっていますが、主に二値分類問題に適用されます。ロジスティック回帰は、線形回帰と同様に、特徴量と目的変数の関係をモデル化しますが、目的変数が確...
AI Pythonで機械学習 Scikit -learnで単回帰分析を行う方法
単回帰分析とは、1つの説明変数から目的変数を予測する分析手法です。重回帰分析は複数の説明変数を使う所が単回帰分析との違いとなります。 Pythonで使えるscikit-learnライブラリを用いた単回帰分析は、sklearn.linear_...
AI 3_活性化関数 [ゼロから始めるDeepLearningを読む]プラス
活性化関数について
パーセプトロンでは、入力値をウエイトで掛けた総和を0か1の値にして出力します。この、出力信号を変換する関数のことを活性化関数と言います。
けれども、現実問題ではこれだけでは複雑な処理ができません。
そこで、複雑な問...
AI 2_パーセプトロンからニューラルネットワークへ [ゼロから始めるDeepLearningを読む]プラス
そもそもニューラルネットワークで何ができるのか、もう一度確認しておきます。
ニューラルネットワークを使って、教師あり学習や、教師なし学習、あるいは強化学習を行うことができます。
けれども、ニューラルネットワークの仕組みを学習すると、「こ...
lecture 1_パーセプトロン [ゼロから始めるDeepLearningを読む]プラス
パーセプトロンとは
パーセプトロンは、ローゼンブラットが1957年に考案したアルゴリズムです。パーセプトロンはニューラルネットワークの起源とも言われています。
パーセプトロンは複数の信号を受け取って一つの信号を出力するのが特徴です。...
AI 決定木の分類結果を可視化する際の書き方が変更（Colabも変更になってます）
決定木の特徴は分類した根拠を説明しやすいことです。
分類の過程をツリー状の図にして書き出すことができます。
その際に次のようにStringIOをimportしていました。
これが次のように変更になっています。最近Colab...
AI 探索的データ解析するときにpandas_profilingを使ってみよう
探索的データ解析をする場合にまずpandas_profilingを使ってみましょう。
きっとあなたを幸せにしてくれると思います。
pandas_profiling
Colabで使い方
Colabにはすでにインストールされてい...
lecture 整然データ(tidy data)とは
機械学習を行う上でデータの取扱いは重要です。
そこでまず知っておきたいことは、整然データと雑然データの違いです。
整然データ (tidy data)とはハドリー・ウィッカム (Hadley Wickham) 氏が提唱したものです。
...
lecture Pandasの日付データと文字列をそれぞれ変換する方法〜strアクセサとdtアクセサ
Pythonの日付、時間に関わるデータ型の基本については「Pythonで日付と時間を扱う方法」を参照ください。
ここでは主にPandasのSeriesやDataFrameで日付、時間データをstr型からdatetime型に変換する方法、...