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Python入門 Python をはじめよう! (動画あり)

IT工房では、IT系学習用の動画を配信します。 まずは、Python入門の動画を順次アップしていきますので、Python入門の参考にしてください。 それぞれの動画は、IT工房のVideoページから選ぶと解説も行っています。 Pythonには2系と3系がありますが、互換性がありませんので、ここでは新しいバージョンの3系を学習します。 なお、PythonコードはGoogle Colaboratoryを活用します。 Googleが提供する無料のJupyter Notebookを拡張したものです。 ビデオでは、入門者向けにゆっくり喋ってますので、1.5倍から2倍くらいのスピードで聞いても良いと思います。
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scikit-learnで教師あり学習

IT工房では機械学習の解説を行っています。 教師あり学習とは、説明変数から目的変数を予測するモデルを作成するために、正解の目的変数から学習する方法です。 そのため、必ず説明変数と同時に正解となるような目的変数を用意する必要があります。 ...
AI

Pandasの使い方まとめ(機械学習の事前準備でよく使う機能)

機械学習を行う前の事前処理として、よく使うPandasの機能をまとめています。 1.とりあえず読み込んでおきたいライブラリ, 2.ファイルの読み込みと保存, 3.CSVファイルの読み込み, 4.CSVファイルの保存, 5.データの確認, 6.変数別の基本統計量の確認, 7.先頭からの表示, 8.後ろからの表示, 9.列に複数の同じ値がある場合、それぞれの値の数を調べる, 10.欠損値処理, 11.欠損値の削除, 12.欠損値を平均値で埋める, 13.欠損値を0にしてそれ以外の文字列を1にする, 14.欠損値に他の列の値を利用, 15.教師データの分離と削除, 16.教師データ分離, 17.教師データ削除(説明変数作成), 18.ダミー変数作成, 19.ダミー変数作成, 20.2値のカテゴリ変数を数値に変換, 21複数のカテゴリ変数をそのまま数値化する これ、結構使える, 22.複数のカテゴリ変数をそのまま数値化する factorize関数を使わない方法, 23.標準化, 24.学習用データとテストデータの分離, 25.ホールドアウト法, 26.列の値の取得, 27.ユニークな値の取得, 28.ある列の値を条件判定しておいて、Trueの行の別の列の値の平均をとる, 29.PandasからNumpyに変換とその逆, 30.Pandas形式のデータをNumpy形式にする方法, 31.Numpy形式のデータをPandas形式にする方法, 32.要素の頻度(出現回数), 33.ビニング処理(ビン分割),
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Python入門で気をつけるポイント(1)知っておきたい決まりごと

Python文法の入門編段階で気をつけておくポイントです。 Pythonの語源はニシキヘビではなく、イギリスの代表的なコメディグループのMonty Pythonのコメディ番組「空飛ぶモンティ・パイソン」です。 とはいえ、ニシキヘビはロゴ...
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

統計の基礎〜偏差、平均偏差、標準偏差、分散、標準化、偏差値について

データのバラツキで出てくる言葉で、「偏差」、「平均偏差」「標準偏差」、「分散」とは何を行っているのか復習です。 データのバラツキを見るときにまず基準になるのは、平均です。 平均との関係を視点にして見ていくとわかりやすいと思います。 ...
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