scikit-learnを使ってみた - FLINTERS Engineer's Blog
こんにちは、佐野です。 先日、機械学習を勉強する機会があり、手元でちょっと検証するときにscikit-learnを使ってみたのですが、とても使いやすく便利だったため、有名なライブラリですが紹介したいと思います。 scikit-learnとはPythonのオープンソースライブラリで、クラス分類、回帰分析、クラスタリングなどのための様々なアルゴリズムを備えた機械学習ライブラリです。 Pythonを今まで書いたことがなかったし、機械学習も薄っぺらい知識しかなかった僕でもインターフェースがとてもシンプルな作りになっていたのですぐ馴染むことができました。 インストール 弊社ではMacを使用しており、MacにはPython2系がインストールされているのですが、Python3系がおすすめとゆうことで、Python3系のAnacondaをインストールします。 AnacondaとはPythonのディストリビ
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル scikit-learnによる機械学習の紹介 - Qiita
http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html を google翻訳した。 scikit-learn 0.18 チュートリアル 目次 セクションの内容 このセクションでは、scikit-learn で使用される機械学習の用語を紹介し、簡単な学習の例を示します。 機械学習：問題の設定 一般に、学習問題は、n個のデータサンプルの集合を考慮し、未知のデータの特性を予測しようとする。各サンプルが単一の数値よりも大きい場合、または多次元項目（多変量とも呼ばれます）の場合は、いくつかの属性または特徴量を持つと言われます。 大きなカテゴリで学習問題をいくつかに分けることができます： 教師あり学習では、学習データには予測したい属性が追加されています（ここをクリックしてscikit-learn教師付き学習ページにアクセスしてください）。
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
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