【機械学習】scikit learnを用いた回帰分析 - Qiita
こんにちは。 林@アイエンターです。 前回はブログでは数学的なアプローチの回帰分析のお話をいたしました。 最近は統計分析や機械学習の分野では、Pythonが使われるケースが増えています。 Pythonには、数理演算やデータ可視化の強力なライブラリがそろっているのが その一因かと思います。 今回は「scikit-learn」という機械学習で良く用いられるpythonライブラリを紹介します。 非常にパワフルなライブラリーです。 実際、前回のブログのサンプルデータをライブラリーで回帰分析してみます。 ■環境セットアップ 「Anaconda」という、Pythonパッケージをインストールします。 これはPython本体と、科学技術、数学、データ分析関連で良く使われるライブラリを、一括でインストールできるパッケージです。 Windows/MacOS/Linuxのそれぞれのパッケージが用意されています。
【機械学習】scikit learnでの画像減色プログラム - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは。 林@アイエンターです。 前回のブログでは、Pandasやデータ可視化用のSeabornを導入し、米国自動車株の解析を行いました。 今回は再びscikit-learnにフォーカスして、機械学習のクラスタリングで用いられる「k平均法（k-means）」で画像の減色処理を行ってみます。 また、今回は画像の扱いには「OpenCV」も使ってみることにします。 k平均法での画像減色 k平均法とはWikiに詳細が記載されておりますが、空間上の点群データをk個のグループに分類するアルゴリズムです。 アルゴリズムから、各点がどこのグループに
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