このページは普段ぶたさんが使用する手法を簡単にまとめたページ。毎回全部覚えてるわけではないのでね。 有料で公開しているけどもともと自部用なので、解説少な目辞書的な扱い+必要な引数しか載せてない。全部を完全に網羅しているわけではないので。 あと、引数は最初は最低限のものだけ使って、最後に引数について確認している。最初から引数がわさわさ出てくるとどれが必要なのかわからないよね・・・（ということで、引数少な目なのは仕様です） 基本情報データセット解説「irisデータセット」 テク
よくやるテクニックについて、ここで解説しときます。 データを並べて表示するこんなのを一発で表示する。
機械学習手法を調べると、詳細に書かれているのはいいのですが細かいところまで書かれていて、「とりあえず使ってみよう」というときには困りますよね。まずは最低限必要な部分だけで使い方を確認し、そのあと細かいところを確認していきましょう。（文字数増やすだけの解説もすくなめで） 基本的な構文 とりあえず動くよね、ということを確認するためだけに必要なのはこれだけ。（データは準備してある前提） from sklearn.svm import SVCmodel = SVC()model
機械学習手法を調べると、詳細に書かれているのはいいのですが細かいところまで書かれていて、「とりあえず使ってみよう」というときには困りますよね。まずは最低限必要な部分だけで使い方を確認し、そのあと細かいところを確認していきましょう。（文字数増やすだけの解説もすくなめで） 基本的な構文 とりあえず動くよね、ということを確認するためだけに必要なのはこれだけ。（データは準備してある前提） from sklearn import treemodel = tree.DecisionT
ほかの記事で使用するデータセットについて、ここで解説しときます。 最低限必要な部分だけ解説し、そのあと細かいところを確認していきましょう。（文字数増やすだけの解説もすくなめで） 解説で使用するデータの作り方 ほかの記事で使用しているデータの形にする方法は以下の通りです。 コピーすれば使えるコードは有料エリアに。 私初学者の時、まとめて書かれているコードはきれいだと思いつつも意味が分からなかったので、１行１内容に分解して解説したものも有料エリアに。
