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Irisデータ処理（機械学習：前処理編） - Qiita
機械学習の全体の流れ ➀データの取得 ➁データの加工(標準化、テスト用データと学習用データの分割など）... 機械学習の全体の流れ ➀データの取得 ➁データの加工(標準化、テスト用データと学習用データの分割など） ➂モデルの定義を行い、データを入力する。 ➃機械学習を行う。（順伝播と逆伝播を繰り返し、精度を上げていく） ➄機械学習の結果を評価する。問題があれば、チューニングを行う。 今回は前処理に分類される➀と➁について整理したい。 今回使用したPythonテクニック ➀One-Hot表記 ➁内包表記 ➂スライス ➃行列の初期化(onesとzeros） ➄assert(検証) ソース ・モジュールの導入
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