AIプログラミング– category –

コーサケンショー？？アヤメのデータの分割をしていた時は、ホールドアウトという方法を使っていたね。 今までは、ホールドアウトという方法でデータを分割していたけれど、もう少しデータを満遍なく使える検証方法を勉強してみよう。 こんな人の役にたつ...

ハンカセーノー・・・ 知らないデータでどこまで正解をだせるか・・・ k最近傍法で、アヤメのデータを分類してみることで機械学習プログラミングの流れや仕組みがある程度勉強できました。機械学習プログラミングでは、データの準備とその整理がかなり大事...

機械学習プログラミングでアヤメのデータ分類をしたけれど、いくつかPythonの使い方で迷ったりした部分があったので、まとめたいと思います。 Pythonならではの書き方は特に、慣れてないと忘れてしまうよね。 機械学習プログラミングで学んだPythonのプロ...

コパンダさん、かなり雑なアヤメ分類アプリケーションを作成したよ。実用性はないよ。 tkinterでGUIつけたんだね。実際に何かのアプリケーションとしてscikit-learnを組み込む練習になるね。 アヤメのデータ分類をしてきましたが、実際にこの処理を何かし...

Pythonプログラミングの学習にはGoogle Colaboratoryが楽で使いやすいよ。 Pythonの体験、機械学習プログラミングなどにはもってこいのプログラミング環境。 私は、最近、JupyterNotebookを立ち上げるのがめんどうだったり、いろいろなパソコンやスマホで...

前回は、k最近傍法というアルゴリズムを使ったね。 k最近傍法というアルゴリズムがどんな動きをしているのか、見てみよう。 前回、k最近傍法プログラミングの続きです。 前回は、プログラミングをまず記載しましたので、今回は、k最近傍法について勉強した...

機械学習に至るまでのデータ作成が長かったな・・・やっとAIっぽいことができそう。 やっと訓練できるね。まずはscikit-learnで実際にどんなプログラムになるか見ていこう。 前回までに、scikit-learnのアヤメデータから機械学習アルゴリズムの訓練に必要...

データの分割で訓練データができた。これで機械学習のプログラムに学習ができるのかな？？ もうできそうだけど、実は訓練データとテストデータの分けるポイントでもう一つ気をつけなければいけないことがあるよ。 こんな人の役に立つかも ・機械学習プログ...

アヤメのデータ構造が理解できて、どんなふうにデータが散らばっているもわかったよ。機械学習アルゴリズムでデータの分類をしてみようかな。 全部のデータを学習に使っちゃだめだよ。データの分け方を理解する必要があるね。 こんな人の役に立つかも ・機...

scikit-learnのアヤメデータは、特徴量が４つあるので、散布図を作ると６通りの組み合わせができてしまう。全部を確認するのは大変だな・・・ ペアプロットという方法で一度にすべての特徴量の組み合わせの散布図が作成できるよ 前回の「scikit-learnのア...

Pandasというライブラリとmatplotlibというライブラリでアヤメのデータを散布図にして視覚的にデータの散らばりがわかるようにしたよ。 散布図にすると直感的だよね。 機械学習プログラミングをするまでには、データを理解する必要がありました。データ分...

機械学習プログラミングの勉強をはじめて、まずはアヤメのデータの分類をしようとしてます。アヤメのデータはscikit-learnにすでに含まれているんだね。 アヤメのデータは、機械学習を始める際のいい素材だね。scikit-learnライブラリから呼び出してみるよ...