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K近傍法【K-NearestNeighbor】
〇特徴区間におけるもっとも近い訓練例に基づいた分類アルゴリズムの１つ
－分類や回帰のためのアルゴリズム
－K-NNと頻繁に呼ばれる。
－似たようなデータをK個集め、それらの多数決から目的とする値を求める。
〇以下の4つの流れでクラスを判別していきます。
１．学習データを赤と青の丸としてプロット
２．Kの数を指定しておく（K=３とする）
３．未知のデータが得られたら、隣接している点
サポートベクターマシン【SupportVectorMachine】
〇教師あり学習を用いるパターン認識モデルの１つ
－分類や回帰のためのアルゴリズム
－SVMと頻繁に呼ばれる
－クラスを明確に分ける境界線を引くための手法
－マージン最大化と呼ばれる方法で境界線を推定
〇4つの工程
#１ライブラリのインポート
from sklearn.svm import SVM
#２インスタンス作成
clf = LinerSVC( )
#３モデル学習
cl
線形回帰【LinearRegression】
〇回帰問題の予測を行うアルゴリズムの１つ
ー連続値をとる目的変数yと説明変数の線形関係をモデル化
ー説明変数が1つの場合は単回帰
－説明変数が複数の場合は重回帰
〇scikit-learnに実装されているモジュールを使用
－sklearn.linear_model.LinearRegressionのクラスを使用
ー大きく分けて工程が4つ存在
①ライブラリのインポート
from