Amazon Machine Learning概要1. classmethod.jp Amazon Machine Learning 概要 FIT2015 第14回情報科学技術フォーラム 1 2015/09/16 クラスメソッド株式会社 能登 諭 2. classmethod.jp 自己紹介 • 氏名：能登 諭（のと さとし） • 会社：クラスメソッド株式会社 • 所属：AWSコンサルティング部 • 担当：機械学習とビッグデータ • Twitter：@n3104 2
Amazon Machine Learningを理解するために3つの方法で天気予測をしてみた（二項分類編）
今回は天候データをAmazon Machine Learningに流し込み3つの方法（二項分類、多項分類、回帰分析）で天気予測をしてみます。 記事の目的 記事の目的は以下の3つです。 ・もっとも簡単な機械学習サービスであるAmazon Machine Learningを理解する ・同一データに対して3つの方法を利用することで3つの違いを掴む ・機械学習に対する属性情報の重要性を掴む 同じデータを複数の方法で利用することで、3つの違いや使い方がわかりやすく理解できると思います。 今回利用するデータは気象庁が提供する過去の天候データです。 http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/ 項目が多く載っている東京都のデータを利用しています。 http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php Amazon Ma
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