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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