ブースティングはアンサンブル学習の一つです。アンサンブル学習では、性能の低い学習器を組み合わせて、高性能な学習器を作ります。教師あり機械学習の問題設定の復習から始めて、バギングやブースティングのアルゴリズムについて解説します。 レトリバセミナーで話したときの動画はこちらです: https://www.youtube.com/watch?v=SJtdG62691g
ブースティングはアンサンブル学習の一つです。アンサンブル学習では、性能の低い学習器を組み合わせて、高性能な学習器を作ります。教師あり機械学習の問題設定の復習から始めて、バギングやブースティングのアルゴリズムについて解説します。 レトリバセミナーで話したときの動画はこちらです: https://www.youtube.com/watch?v=SJtdG62691g
scikit-learn(サイキット・ラーン)とは、Pythonの機械学習モジュールです。 scikit-learn公式ページ 主な特徴 多くの機械学習アルゴリズム(回帰分析、クラスタリング、SVM・ニューラルネット等の識別器、次元圧縮など)を簡単に実装できる。 BSDライセンスなので、条件を満たせば商用利用可能。 日本語の情報量が多く、公式ドキュメントや解説書なども充実している。 他のライブラリ「NumPy」「SciPy」「Pandas」「Matplotlib」と連携しやすい。 Scikit-learnの基礎 環境構築 scikit-learnのインストール方法 回帰分析 回帰分析では、「結果(目的変数)」と「結果に影響を及ぼすデータ(説明変数)」の関係性を統計的に求める手法です。2つのデータの関係性がわかれば、将来どのような結果となるかの予測を行うことができます。説明変数が1つの場合が
http://scikit-learn.org/0.18/user_guide.html をgoogle翻訳した チュートリアルはこちら ユーザーガイド 1. 教師付き学習 1.1. 一般化された線形モデル 未訳 最小二乗法 最小二乗法の複雑さ リッジ回帰 リッジの複雑さ 正規化パラメータの設定:一般化された相互検証 最小絶対収縮および選択演算子 - Lasso 正則化パラメータの設定 相互検証の使用 情報基準ベースのモデル選択 マルチタスクのLasso Elastic Net マルチタスクElastic Net 最小角度回帰 - LARS LARS Lasso 数学的処方 直交マッチング追求(OMP) ベイジアン回帰 ベイジアンリッジ回帰 自動妥当性判定 - ARD ロジスティック回帰 確率的勾配降下 - SGD パーセプトロン パッシブアグレッシブアルゴリズム ロバストネス回帰:異常値
はじめに Python入門系の記事では概して、Pythonのロギング機能の紹介で最初にlogging.debug()といったloggingモジュール付属の関数を呼ぶ方法を案内しています。 Python本家が提供するloggingの「基本チュートリアル」でもこの点で大差ありません。Python本家の基本チュートリアルでは、print()関数を使用する方法もロギングの手段として有効であるとし、タスクに応じてprint()やlogging.debug()を使いわけよう、という流れで記述されています。 コマンドラインスクリプトやプログラムで普通に使う、コンソール出力の表示 : print() そのような「基本」の説明の後「上級」チュートリアルになってようやく、Python言語付属のロギングメカニズムの説明が始まります。「上級」では4+1種類のデータ構造が紹介され、ここで「基本」で多用されていたlo
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習の手法そのものを実装しなくても利用することはできます。もちろん手法の内容に対する理解は必要ですが、せっかく scikit-learn という事実上デファクトとも言えるライブラリが存在するのですから、これを使うところから入門していくのが良いかと思います。 以
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