scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要 - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前回、株式の時系列データを分析する話で、後半にちょっとだけ機械学習の話をしました。今日は機械学習ライブラリ scikit-learn に触れます。 scikit-learn といえば以前にも簡単なクラスタリングの例をあげたり、サポートベクトルマシンやクラスタリングで問題を解く、 TF-IDF を計算する、回帰モデルの可視化、 DBSCAN によるクラスタリングといったことをしてきましたが、あらためてライブラリの機能を整理します。 機械学習と言うと難しい数学を駆使するイメージがつきまといますが、完成度の高いライブラリを使えば利用者が機械学

[wackyhope]

参考に。

[Kanasansoft]

機械学習の処理手順の説明とscikit-learnの概要。

[reoNaN]

scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要 on @Qiita

[h5y1m141]

自動要約APIでこれ使ってるみたい。確かにPython使う最大のメリットはこういうライブラリの充実度（と関連書籍の充実）で同じことを他の言語でやってる自分はさて、どうしようかとちょっと悩む

[wata88]

一覧として良い

[yfnt]

scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要 - Qiita