【Day27_Python_Udemyで機械学習_過学習を理解しよう】独学3ヶ月でデータサイエンティストにどこまで近づけるかチャレンジ

こんにちは、totaです。Day27の報告です。Day27では以下のUdemyにて機械学習のセクションを進めました。

前回「ロジスティック回帰」まで終わっていましたので今回は「多クラス分類」のところから進めました。

Udemyでの学習についてですが、これまでは動画視聴とコード書き練習を並行して行っていました。しかしだんだん関数やその引数が増えてきて、やっていることの複雑さも増してきたため、コー

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マジでありがとうございます!!!!
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【画像で解説】Windows10にGraphvizをインストールする

graphvizとは?

有効グラフを作成できるツール。pythonではsklearnで決定木モデル構造の可視化や、kerasでニューラルネットワークのモデル情報の可視化でよく使う

導入手順

公式からインストーラをダウンロードする

以下のURLからgraphvizの公式ページへ移動する
http://www.graphviz.org/

上部メニューの「Download」をクリック

「St

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【python】sklearnの決定木モデルの可視化画像で日本語を使用する方法【画像で解説】

タイトルそのままです

使用環境

・Windows10 Home
・ Python 3.7.7
 ・scikit-learn==0.22.1
 ・pydotplus==2.0.2
・graphviz version 2.38.0 (20140413.2041)

ざっくり説明

Q:そもそもなんで日本語が豆腐になるのか?
A:pydotplusがデフォルトで呼び出してるgraphvizのfont

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決定木を使う理由と特徴

なぜかバギングを説明させられ、
説明した結果「何で決定木使うんですか?」
という自分の説明力が皆無だったこと思い知らされる
質問が出てしまったので、本当に理解できているのかを現地で簡単に説明できる分量でまとめてみました。(この投稿は内容が間違っていた時に投げられるまさかりを期待してたりします[そんなものがあるのかは疑問ですが])

- 決定木を使う理由

決定木は教師あり学習の分類で行う手法の一つ

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AIを作ろう #1 【決定木 CARTアルゴリズム】 【ゼロから実装・AI・機械学習】

こちらのブログの方がコードなどは読みやすいかもしれません。

「AIを作ろう!」というとだいぶ大げさですが、機械学習を中心とした内容を簡単にさらっとまとめ、実装までやっていこう、というシリーズのつもりです。

今回は単純明快でありながら、よく使われている「決定木」のアルゴリズムを簡単に説明し、実装していきます。

『決定木とは何か?』を抑え、その中でも今回は CART アルゴリズムを紹介します。

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ありがとうございます!
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[実行用プログラム公開] 21の多クラス分類手法を一気に実行して結果を比較する!ダブルクロスバリデーションによる評価付き (Python言語)

[New] 実業家としても有名な堀江貴文さん(ホリエモン)のメルマガ[Vol.359]における副業紹介において、このプログラム・コード販売が、なんと 1番 に紹介され評価していただきました!

こんにちは!大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/

仕事や研究において、多クラス分類をしたい方もいらっしゃると思います。でも、たくさん手法もあってどれを使えばよいか、迷いま

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[実行用プログラム公開] 11の多クラス分類手法を一気に実行して結果を比較する!ダブルクロスバリデーションによる評価付き (R言語)

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[実行用プログラム公開] 12の多クラス分類手法を一気に実行して結果を比較する!ダブルクロスバリデーションによる評価付き (MATLAB言語)

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[実行用プログラム公開] 21の判別分析(二クラス分類)手法を一気に実行して結果を比較する!ダブルクロスバリデーションによる評価付き (Python言語)

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[実行用プログラム公開] 11の判別分析(二クラス分類)手法を一気に実行して結果を比較する!ダブルクロスバリデーションによる評価付き (R言語)

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