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…

以下のサイトを参考に、重回帰分析をやってみました。 https://qiita.com/karaage0703/items/f38d18afc1569fcc0418 やりたいこと ワインのアルコール度数を予測する どうやって ２つの説明変数（密度と揮発酸）を使って学習 実装手順 データの読みこみ デー…

機械学習をするうえで、配列（array型のデータ構造）は避けて通れないことを随所に感じる。そこで、改めてarray型配列について概念的な理解に努める。（嫌だから言葉が固い。） 仮説として、次元数が大きくなるとややこしくなるというイメージがあるので、 …

なんとなく難しいイメージを持っている「配列」。 あらためて、配列ってなに？を整理してみました。 配列とは 配列とは、複数のデータを順番に並べていれたもの なぜ配列が必要なのか 変数との比較 以下、３つのデータ（文字列）を入れたい。 'pen' 'eraser'…

http://kogolab.chillout.jp/elearn/icecream/chap4/sec0.html https://data.wingarc.com/regression-analysis-31489 やりたいこと バイトの数を最適化したい。（アイスクリームの店長さん） どうやってやるか お客さんの数を予測する ・過去のデータを使っ…

以下のサイトを参考に、重回帰分析をやってみました。 https://aiacademy.jp/media/?p=236 今回やりたいこと 実装手順 実装内容 まとめ 今回やりたいこと 直径とトッピングの数から、ピザの値段を予測 実装手順 学習データを用意 データの分割 学習 予測 実…

ポケモンと回帰分析。 昔、ゲーム好きなやつが「ポケモンは属性値ですべて決まる」 属性値なんか知らずに、ただ自転車こいで、ただ伝説のポケモンを追いかけているだけの楽しみしかしていなかったから、そいつに「なんのポケモン使ってる？」と聞かれたとき…

学習とテストに分ける。 文言だけを見ると、テスト前の授業とテスト本番。というような学生時代を思い出す。 もっと飛躍させるなら、「練習ではつよいのに、試合本番はよわい。」あのころの自分を思い出す。冷静になって振り返れば、練習の時も強かったので…

以下のサイトがわかりやすようだったので、訳も分からないが、線形回帰をやってみました。 https://smart-hint.com/ml/linear-regression/ やりたいこと まとめ やりたいこと （たぶん）チップ価格に最も影響を与えているのは、どの要因か 個人的ピックアッ…

以下のサイト参考に単回帰分析とやらを、実践してみる。 https://github.com/karaage0703/machine-learning-study/blob/master/01_linear_regression.ipynb 気になったところのみ記録 続いては、Numpyで単回帰 まとめ 気になったところのみ記録 import matpl…

はじめに 「コンピュータの世界は、１と０でできている」的なことは、手を変え品を変えいろんなシーンで耳にしてきた。 感覚的にはそうだろうと思うけど、言葉で説明できない。 なので、プログラミングをしている中で、「なるほど、たしかにコンピュータの世…

初めに たまに見かける*args。「引数になんでもとれるようにこう書くもの」ぐらいの理解でとどまっていたが、pythonのドキュメントで*numbersという表記を目にしたので、*argsを理解するきっかけになるかなと思い、実装してみる。 問題のコード def sum(*num…

初めに イテレーターってなによ！？と感じることがあったので、納得できるように調べてみた。 以下のサイト中段の図式がとてもわかりやすくて、本当に助かりました。 ありがとうございます。（サイトの名前が少々思想強めそうですが。。） https://python.ms…

これまで意識せずに↓のようなことをしていた。 s = print('Hello') これまでの解釈 変数sには、文字列’Hello’が入っている 事実 変数sには、None（なにも入っていない） 一応、データ型も確認 s = print('Hello')type(s) まとめ s = 'Hello' と s = print('H…

「すべては基礎から。」Pythonを学び始めて、１カ月半がたった。最近、文法の基礎をあらためてやっていなかったので、ネットで拾ってきたチートシートなるもので文法の基礎をやる。取り上げるのは、いまの自分では「こんな発想ないな」というもの。 my_strin…

以下のUdemyの講座を参考に、株価の機械学習をしようと思ったら、どうもうまくいかなくて奇怪学習になった話。 内容 過去の株価データから将来の株価を予測する。 期待するアウトプット 予測値を含んだ株価チャート （お手本では、こんなの。緑が実測値、黄…

初めに 現在保有しているnojima株について、データ解析をしていきたい。 知りたいこと ・nojimaと一番連動率が高い銘柄はどれか そのために ・いくつかの銘柄との株価連動を可視化する 比較対象銘柄 ・Nikkei２２５ ・家電大手 実装手順 ・必要な株価データ…

初めに 趣旨 まとめ 初めに 今週は、データ分析Weekと称し、データ分析・機械学習をとことんやりたい。 まずは、データ解説をする上で必須の（イメージがある）Numpyから。 Udemyのレッスンを一通り聞いても、Numpyの良さ（すごさ）がいまいちピントこなかっ…

以下のサイトを参考に、複数のサイトを一気に開く方法をためしてみた。 https://getittogether.jp/?p=546 趣旨 実行環境 実装したコード 内容 まとめ 趣旨 たった１つのコードを実行することで、一度に複数のサイトを開くことができたらいいな～～」と常々（…

趣旨： 実装手順： ネットから映画情報（映画名）をスクレイピングで取得 ↓ 取得したデータを格納する（リストorDataFrame） ↓ 映画データの好き嫌い判定 ↓ 好き→好きリスト 嫌い→嫌いリストに格納 ↓ 好きリストからランダムに１つおすすめ ↓ おすすめ映画を…

前回に引き続き，献立決定ツールをつくってみました． Level6 内容 おすすめしてYesというリアクションを得られたメニュー・メニュー画像のURL・Yesが取れた日をCSVに書き込みをする 実装したコード # Level6import csvimport datetimeneed_help = input('今…

以下のサイトを参考に，カテゴリー階層を可視化してみました． ●実装したコード import tkinterfrom tkinter import ttkroot = tkinter.Tk()# たつきの樹menu = { "Code":['HTML/CSS','WordPress','JavaScript','Shopify'], "Marketing":['Blog','Affiliate'…

前回に引き続き，メニュー決定ツールの改良を行っていく． Level5 内容：メニュー決定のプロセスを会話形式にする． 流れ： 挨拶をする ↓ 料理をおすすめする ↓ おすすめした料理の反応を得る（yes/no） ↓ yesであれば，終了 noであれば，新しいメニューをお…