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ブックマーク / qiita.com/roki18d (2)

  • Pythonで多次元尺度法 (MDS) 〜距離行列から位置関係を再現する〜 - Qiita

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    Pythonで多次元尺度法 (MDS) 〜距離行列から位置関係を再現する〜 - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/06/18
    "多次元尺度法: n個体間の非類似度または距離が与えられているとき、それらn個体の位置関係を(低次元の)座標で表現する / MDSには大きく分けて計量MDSと非計量MDSに分けられ" 2020
  • ランダムフォレストをスクラッチで実装したい - Qiita

    非Deepな機械学習手法としてランダムフォレスト (Random Forest) を選択する場面は多々ありますが、基的にライブラリ任せになってあまり中身を意識することがありません。ので、今回はランダムフォレストの内部的な仕組みを確認しつつ、それを踏まえてPythonでスクラッチ実装していこうと思います。 ランダムフォレストについて ランダムフォレストの仕組みに関する分かりやすい記事は探せばいくらでもあるので、ここでは以降が読みやすくなるよう実装の視点から少し解説をつけておきます。 ランダムフォレストはたくさんの決定木から構成され、決定木はノードから構成されます。イメージとしては以下のようになります。 なので、実装の手順としては、 ノード : Node 決定木 : DecisionTree ランダムフォレスト : RandomForest の3つのクラスを実装していきます。 1. ノード

    ランダムフォレストをスクラッチで実装したい - Qiita
    sh19910711
    sh19910711 2024/05/09
    "sklearn.tree は使わない縛り / RandomForest: 入力されたデータからランダム抽出したサブセットを各決定木への入力とすることで多様な木を構築 + 抽出の際、使用する特徴量についても選択" 2020
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