機械学習

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、...
lecture

Pandas活用 pivot関数とpivot_table関数について

今回はPandasのピボットテーブルの使い方について学習します。 ピボット の使い方はその場では理解したつもりでも、なかなか使いこなせていない場合も多いと思います。 その原因はピボットの関数の使い方というよりも、そもそもピボットで何をし...
AI

ロジスティック回帰〜オッズとロジット関数そしてロジスティック関数について

ロジスティック回帰とは ロジスティック回帰とはいくつかの説明変数から確率を計算して予測するモデルのことです。 従って、回帰という名前になっていますが、実際には分類問題に使われます。 もう少し噛み砕くと、回帰分析と同様の手法を用いながら...
AI

Pandas活用のための基礎 (動画あり)

Pandasはかなり強力なデータ集約やグループ化の手法が用意されています。 今回はそれらのごく簡単な扱い方の説明です。 Pandasのデータ操作の基本 pandasとnumpyのインポート これらはPythonのデータ分...
スポンサーリンク
タイトルとURLをコピーしました