パンダの中のパンダ– Author –

まずは部屋数の特徴量のデータに対する住宅価格のモデルを作成する、単回帰をやってみました。 ちょっと言葉が学者風になってきたね。 前回までで、scikit-learnで読み込むことができるボストンの住宅価格データについてみてきました。このデータを利用し...

まずは、それぞれの特徴量が住宅価格とどのような関係性がありそうか、視覚化したいね。 データの観測っていうやつだね。 アヤメのデータの時にもmatplotlibというグラフの視覚化ライブラリでデータのばらつきを視覚化しました。今回も、ボストンの住宅価...

回帰問題を試すにあたって、scikit-learnのボストン住宅価格データについて調べてみました。 初めての回帰問題用のデータだね、構成をまず把握しておかないとね。 回帰問題を試すために、scikit-learnのボストンの住宅価格データというものを利用していき...

今までずっと分類問題を検証してきたけど、回帰については触れていなかったな・・・ どうやら線形回帰が教師あり学習のなかでも基本らしいね。先やっておいたほうがよかったね。 機械学習には、種類があり、その中の教師あり学習を学んできました。教師あ...

サポートベクターマシンのカーネルによる違いで境界線がどのように変化するかを見てみるよ。 scikit-learn公式ドキュメントの「plot different SVM classifiers in iris dataset」のやつだね。 前回、サポートベクターマシンについて勉強をして、最終的に...

サポートベクターマシンがどのように動いているのかを勉強しました。 アルゴリズムの中身を少しでも理解しようとすることは大事だよね。 サポートベクターマシンはscikit-learnのライブラリで簡単に利用することができます。内部的に、サポートベクターマ...

ナイーブベイズ分類器、今回も分類のためのアルゴリズムを試してみるよ。 今まで見ている、線形モデルやk最近傍とは違った考え方の分類だね。 今回は、ナイーブベイズ分類器について勉強をしてみました。プログラムとして、scikit-learnの公式ドキュメント...

乳がんデータについて理解できたので、ロジスティック回帰で分類してみるよ。 どんなふうになるか楽しみだね。 前回、scikit-learnの乳がんデータの構成を確認しました。今回は、ロジスティック回帰を利用して、乳がんデータの分類をしてみたいと思います...

アヤメのデータは特徴量が４個なので、より多くの特徴量を持つ乳がんデータを分類してみました。 アヤメのデータよりは理解しづらくなってきたね。 scikit-learnには、乳がんのデータというものがあります。アヤメのデータよりも特徴量が多く、わくわくす...

ロジスティック回帰をやっていたら、正則化というものが出てきたよ。 正則化をりようしてロジスティック回帰をチューニングできるね。 ロジスティック回帰をいろいろと勉強していました。とても奥が深く、面白いアルゴリズムだなと思います。ロジスティッ...

ロジスティック回帰などは線形モデルということで、線形モデルが何かを勉強してみました。 機械学習アルゴリズムの基本だね。 教師あり学習の分類ができる機械学習アルゴリズムで、ロジスティック回帰というものを何回か利用してきました。ロジスティック...

前回、ロジスティック回帰で2クラスの分類をしたので、今回は3クラス分類をしてみるよ。 だんだん小難しくなってきたね。 前回は、ロジスティック回帰の2クラス問題の境界線を確認しました。今回は、one versus restという用語を勉強して、3クラスのアヤメ...