いくつか機械学習のアルゴリズムを実装してみたけど、結局機械学習ってなんのためにやるのかがわからなくなってきたので、整理する。 機械学習の用途 具体的な活用シーン 自分がやりたいこと まとめ 参考サイト 機械学習の用途 クラスタリング・・・データを…

６つの教師あり学習のアルゴリズムを実装して、気づいたことを整理する。 ６つの教師あり学習のアルゴリズムを実装して、気づいたことを整理する。 気づいたこと 最終的に得られる結果 今後の課題 気づいたこと 実装手順は共通している箇所が多い データの読…

以下のサイトを参考に、勾配ブースティングを実装してみる。 機械学習アルゴリズムの分類と実装まとめ - Qiita やりたいこと 勾配ブースティングの特徴 実装する前の仮説 実装 わかったこと まとめ 後々調べるべきこと やりたいこと 勾配ブースティングの実…

以下のサイトを参考に、ニューラルネットワークを実装してみる。 機械学習アルゴリズムの分類と実装まとめ - Qiita やりたいこと ニューラルネットワークの特徴 実装する前の仮説 実装 わかったこと まとめ 後々調べるべきこと やりたいこと ニューラルネッ…

以下のサイトを参考に、kNNを実装してみる。 機械学習アルゴリズムの分類と実装まとめ - Qiita やりたいこと kNNの目指すもの 実装する前の仮説 実装 わかったこと まとめ 後々調べるべきこと やりたいこと kNNの実装 kNNの目指すもの 学習データを全て覚え…

以下のサイトを参考に、ランダムフォレストを実装してみる。 機械学習アルゴリズムの分類と実装まとめ - Qiita やりたいこと サポートベクターマシンの実装 サポートベクターマシンの目指すもの マージンを最大化することでより良い決定境界を得る手法。 実…

以下のサイトを参考に、ランダムフォレストを実装してみる。 機械学習アルゴリズムの分類と実装まとめ - Qiita やりたいこと ランダムフォレストの実装 ロジスティクス回帰の目指すもの 複数の決定木から多数決で予測 実装する前の仮説 「フォレスト」「決定…

以下のサイトを参考に、ロジスティクス回帰を実装してみる。 機械学習アルゴリズムの分類と実装まとめ - Qiita やりたいこと ロジスティクス回帰の実装 ロジスティクス回帰の目指すもの ある事象が起こる確率を学習する手法。 実装 from sklearn.datasets im…

機械学習に使うさまざまなアルゴリズムがあるらしい。 以下のサイトを参考に、まずは概要を理解する。 https://qiita.com/monda00/items/9dd3158e07305eefa121 やりたいこと 大枠理解 結論 やりたいこと 機械学習のアルゴリズムの概要を理解 大枠理解 機械学…

numpy配列で目にする３つの単語。形、次元、サイズ。 それぞれがなにを指すのか理解せずに、なんとなく使い分けているつもりになっているので、改めて整理。 日本語 意味 メソッド Output例 データ型 形 次元数と各次元の要素数 .shape (3, 3) タプル型 次元…

なんとなく、配列を生成するときに使っているarangeとarray。 意味も分からず、エラーが解消されるまでとりあえずどちらかを手当たり次第に実行していた。今考えれば、なんと頭の悪いプログラマー。。汗 アナログなやり方を抜け出したくて、プログラミングを…