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ぷもん
2019年5月7日 22:01
こんにちは！ぷもんです。以前、アヤメのデータセットを使った機械学習完結！！学習して評価するというnoteで機械学習の分類をやりました。次は機械学習の回帰をやっていきます。まず、今回は・回帰とはなんなのか？・回帰と分類の違いは何か？について書きます。回帰とは連続値の予想をすることのできる教師あり学習です。教師あり学習とは正解のラベルと値のセットを使って学習する方法で
2019年5月5日 11:12
こんにちは！ぷもんです。train_test_split関数ってなんや？というnoteで学習用と実験用にデータを分けました。ニューラルネットワークをやるというnoteで前回はニューラルネットワーク を組みました。今回はこれらのnoteの続きです。教師あり学習をやります。まず、学習を実行します。学習は「model.fit()」でできます。model.fit(x_tra
2019年5月4日 11:38
こんにちは！ぷもんです。前回のtrain_test_split関数ってなんや？というnoteの続きです。機械学習で学習させるためのデータとその学習がうまくいったかを確かめるテストをするためのデータに分ける「train_test_split関数」について書きました。今回はニューラルネットワークの作り方を中心に書きます。まず、次のような操作をします。import tensor
2019年5月3日 12:22
こんにちは！ぷもんです。今回から機械学習をやっていきます。結論から書くと下のサイトの通りにすればできました！僕は知識がないので写したらできたけど何をやっているか理解できていない部分があったのでそこを中心に書きます。 #scikit -learnからデータの取り出しfrom sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris() #ア
2019年5月1日 12:27
こんにちは！ぷもんです。前回、データセットのアヤメの品種を知るというnoteでアヤメのデータセットの内容を見てデータセットの中身を見ることができるようになりました。いよいよ機械学習をやっていこうと思うのですが分類？、回帰？、決定木？などよくわからん言葉が出てきて混乱してきたので今回は機械学習の手法についてまとめたいと思います。見つけたのがこのサイトです↓。このサイトに
