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TensorFlow.js学習メモ① k近傍法(k-nearlest neighbor)で座標から家の価格を予測 - Qiita
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TensorFlow.js学習メモ① k近傍法(k-nearlest neighbor)で座標から家の価格を予測 - Qiita
はじめに 仕事の関係で機械学習について学習する必要性がでてきたので、アルゴリズムを何個か軽く勉強す... はじめに 仕事の関係で機械学習について学習する必要性がでてきたので、アルゴリズムを何個か軽く勉強することにしました。 Pythonが絡むと学習負荷が一気に高くなってしまう気がしたので、学習はJavaScript(TensorFlow.js)で行いました。 まずは、座標や床面積を入力してk近傍法で家の価格を予測するようなアルゴリズムを実装しました。 ほぼ学習メモみたいな感じなので、深い内容をお求めの方はその点ご了承ください。 TensorFlow.js TensorFlow.jsはPythonのnumpyみたいな操作ができるライブラリです。 JSで簡単に行列計算をすることができます。 k近傍法(k-nearllest neighbor) 入力値に対する予測値を出すアルゴリズムの一つです。 指定した座標(lat, long)から家の価格(price)を予測する場合を考えると、予測まで以下のよう
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