機械学習

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Python初心者がデータサイエンティストになるために必要な書籍

データサイエンティストに必須のプログラミング言語であるPythonですが、初心者にとってはハードルが高いです。 初心者がPyhtonを勉強するためには、書籍が手っ取り早いです。しかし、書店やECサイトには多くのPyth...
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【Python初心者】データを前処理から機械学習までを実行する|タイタニックデータセット

今回は、データの前処理から機械学習までを一貫して解説していきます。データを目の前にして、いきなり機械学習もモデルを作成することはありえません。データの前処理や可視化、特徴量エンジニアリングなどをしてから、モデルの作成、モデル...
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【Python初心者】主成分分析(次元削減)をいろんな学習モデルで実行し特徴を理解する

機械学習にはさまざまな問題があります。その一つに次元の呪いというものがあります。次元の呪いとは、特徴量の数が多くなりすぎて(数千以上)、訓練時間が遅くなったり、学習結果が悪くなってしまう問題のことです。 数が多い特徴量の中...
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【Python初心者】 直感的に理解できるクラスタリング k-means

機械学習には、教師あり学習・教師なし学習・強化学習があります。 教師なし学習は、正解かどうかは教えずに、データだけを与えて各集団に分類させる方法です。 教師なし学習のひとつである「クラスタリング」について、Pythonの...
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【Python】初心者でもできる画像識別(fashion_MNIST)をコピペコードで深層学習する方法

今回は、以前使用したコードをそのままコピペしてみたら、どんな結果になるかを試していきます。 コピペもとのコードは、MNIST(手書き文字識別)に対するDNN(畳み込みニューラルネットワーク)です。 このコードを試すのは、MN...
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【初心者】はじめての深層学習による手書き文字認識(MNIST)

今回は、機械学習を学び始めるなら、必ず通る道である「手書き文字認識」です。 手書き文字認識は、MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database...
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【初心者】Pythonのよるデータ分析・機械学習のための練習用scikit-learnデータセットの紹介

データ分析や機械学習を勉強し始めると、理論だけでは面白くありません。独学ではとくに心がくじけそうになります。データセットを使ってデータ分析や機械学習を行うと、勉強の効果がコードの出力で表されます。そうすると、データ分析や機械学習が出来ている...
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【初心者】複数の機械学習モデルの性能を比較する(分類問題編)

機械学習の目的は、高い予測精度のモデルを作成することです。 高い予測精度のモデルの作成方法はいくつかありますが、一般的な方法を説明していきます。 複数の機械学習モデルを比較して、最良もモデルを選択する 次に、最...
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複数の機械学習モデルの性能を比較する

機械学習の目的は、高い予測精度のモデルを作成することです。高い予測精度のモデルの作成方法はいくつかありますが、一般的な方法を説明していきます。複数の機械学習モデルを比較して、最良もモデルを選択し、最良のモデルのハイパーパラメータを選択します。このような手順で最良のモデルを決定します。
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初心者のための回帰問題の評価指標

回帰問題の評価指標で、よく使われていて比較的分かりやすいものを、数式を使わず解説していきます。 「統計やデータ分析の初心者」から、何度かデータを触ったことがあるけど「回帰問題の評価指標を説明しろといわれれば自信がないといった方」は、これを見ると、回帰問題の評価指標を説明できるようになります。
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