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Optunaチュートリアル第二弾です。 今回は、ランダムフォレストのハイパーパラメータを最適化するんだね。 前回は、数式(x-2)**2というものが最小になる値をOptunaで探索しました。Optunaの使い方の流れを知るために一番シンプルなチュートリアルでよかっ...

アルゴリズムのハイパーパラメータの調整って難しい。Optunaというものがあるらしいのでちょっと使ってみたいんだ。 Optunaはハイパーパラメータを自動的に調整してくれる便利なソフトなんだね。すごいね。 scikit-learnを使って、機械学習プログラミング...

引き続き、kaggleのチュートリアルを行っています。 早速ランダムフォレストなんて、実用的だね。 前回のKaggleでタイタニック号の生存者予測チュートリアルの続きを行いました。今回は、プログラムでスコアを出す部分がメインとなります。チュートリアル...

kaggleを色々触ってみました。 データの提出とか、Notebookでプログラミングとか、色々便利だよね。 Kaggle内にある、初めて機械学習コンペを始めて、回答を提出するまでの流れが、丁寧にチュートリアルになっていましたので、やってみました。とても親切...

kaggleというサービスに登録してみたよ。 英語だけど大丈夫かな？？？ 今までは、scikit-learnのトイデータでいろいろ試してきましたが、少し違うデータもやってみたいとい感じていました。そこで、機械学習のチュートリアルとしてよく見る「タイタニック...

多層パーセプトロンのパラメータ、多すぎる・・・ 確かに、これ調整するの大変そうだね。言い方を変えると、自由度の高いアルゴリズム、らしいよ。 前回、多層パーセプトロン(MLP)での乳がんデータ分類を行い、ニューラルネットワークの一端を感じることが...

MLPはさすがニューラルネットワークといったパラメータの多さです。 まずはデフォルトパラメータで分類問題をやってみたんだね。 パーセプトロン、多層パーセプトロンと概要を学んできました。数学的な背景などはほぼ深堀せずに見てきましたが、ライブラリ...

思い切って多層パーセプトロンを勉強始めたんだけれど、なんだかとても難しく感じています。 まずはscikit-learnとかで分類とパラメータ調整がちょうどよさそうだね。 前回のパーセプトロンに引き続き、多層パーセプトロンを勉強し始めました。今までの機...

最初、ディープラーニングとか、そういうものをやりたかったんだ。 最初からやればよかったかもね。 ニューラルネットワークや、ディープラーニングは、私が機械学習を勉強するうえで一番勉強したかった内容ですが、いろいろ知識ないと理解できないと思い...

Kmeansって、結局いくつのクラスタに分けるかは自分指定なんだよね。 確かに、もともと何クラスに分けるかわからないのに指定しなきゃいけないね。 教師なし学習のクラスタリングアルゴリズムのKmeansを試してきました。何気なくアルゴリズムがどんなふう...

クラスタリングがどんな風に動作するか、アヤメのデータの２次元のものを試してみました。 もともとクラスで別れているものをどんな風にクラスタリングしてくれるか少しきになるね。 アヤメデータを２次元に抽出したものにクラスタリングをしてみました。...

教師なし学習で、今までにPCAを勉強しているけれど、クラスタリングというものもあるみたい。 やっと二つ目の教師なし学習だね。 クラスタリングという教師なし学習について学んでいます。教師なし学習は、機械学習をある程度学んでいないと、どんなものか...