エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
初心者向け機械学習アルゴリズム解説 - yoko's memo
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
初心者向け機械学習アルゴリズム解説 - yoko's memo
機械学習は、コンピュータがデータから学び、予測や意思決定を行う技術です。この記事では、初心者向け... 機械学習は、コンピュータがデータから学び、予測や意思決定を行う技術です。この記事では、初心者向けに基本的な機械学習アルゴリズムを解説します。これらのアルゴリズムは、機械学習の基礎を理解するために役立ちます。 moun45.hatenablog.com 1. 線形回帰(Linear Regression) 概要 線形回帰は、連続値を予測するためのアルゴリズムです。入力変数と出力変数の関係を線形モデルで表現します。最も基本的な回帰分析の一つで、予測値は直線上にあります。 使用例 住宅価格の予測 売上予測 実装例(Python) from sklearn.linear_model import LinearRegression # データの用意 X = [[1], [2], [3], [4], [5]] y = [1, 2, 3, 4, 5] # モデルの作成 model = LinearReg