Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ本プログラムの最大の特徴の一つは、全てのトピックについて、演習を中心に構成されている点です。実際に手を動かしながら理解を進めることで、効率よく学習することができます。 実際にモデルを学習させながら技術を習得する本格的な演習内容となっています。Deep Learningは、モデルが実際に学習する様子を観測し、パラメータを調整することでアプリケーションに応じたパフォーマンス最大化を行うことが非常に重要な技術ですが、この一連の流れを全ての演習で経験しながら重要な要素を身につけることが可能です。
Precision-Recall
Recall (\(R\)) is defined as the number of true positives (\(T_p\)) over the number of true positives plus the number of false negatives (\(F_n\)). The precision-recall curve shows the tradeoff between precision and recall for different thresholds. A high area under the curve represents both high recall and high precision. High precision is achieved by having few false positives in the returned re
HashingVectorizer
HashingVectorizer# class sklearn.feature_extraction.text.HashingVectorizer(*, input='content', encoding='utf-8', decode_error='strict', strip_accents=None, lowercase=True, preprocessor=None, tokenizer=None, stop_words=None, token_pattern='(?u)\\b\\w\\w+\\b', ngram_range=(1, 1), analyzer='word', n_features=1048576, binary=False, norm='l2', alternate_sign=True, dtype=<class 'numpy.float64'>)[source]
1.4. Support Vector Machines
1.4. Support Vector Machines# Support vector machines (SVMs) are a set of supervised learning methods used for classification, regression and outliers detection. The advantages of support vector machines are: Effective in high dimensional spaces. Still effective in cases where number of dimensions is greater than the number of samples. Uses a subset of training points in the decision function (cal
【翻訳】scikit-learn 0.18 User Guide 1.11. アンサンブルメソッド - Qiita
http://scikit-learn.org/0.18/modules/ensemble.html を google翻訳した scikit-learn 0.18 ユーザーガイド 1. 教師付き学習 より 1.11. アンサンブルメソッド アンサンブル学習 の目標は、単一の推定器に対する汎用性/頑健性を向上させるために、与えられた学習アルゴリズムで構築されたいくつかの基本推定器の予測を組み合わせることです。 通常、アンサンブル学習は2つのファミリに区別されます。 平均化手法 は、いくつかの推定器を独立して作成し、それらの予測値を平均化することを原則としています。 平均して、結合された推定器は、その分散が減少するので、通常、単一の推定器よりも優れている。 例：バギング法、無作為化された木の森、... 対照的に、 ブースティング法 では、ベース推定器が順次構築され、結合推定器のバイアスを低減し
scikit-learnのディープラーニング実装簡単すぎワロタ : 新規事業のつくり方
画像認識分野で非常に高い性能を発揮します。理由は、畳み込みニューラルネットワークとReLU関数です。畳み込みニューラルネットワークにより、画像の特徴を適切に捉えることが出来るようになりました。ReLU関数では、誤差逆伝播法で微分が１になることから、勾配が消えなくなるという問題を解決しました。またそもそも計算量が低いため、活性化関数として非常に利用されています。 音声認識分野でも、音声の「あ」とか「い」とかの波形があるのですが、その波形を画像と見立て分類することで、素晴らしい性能を発揮しています。
Comparing randomized search and grid search for hyperparameter estimation
Note Go to the end to download the full example code. or to run this example in your browser via JupyterLite or Binder Comparing randomized search and grid search for hyperparameter estimation# Compare randomized search and grid search for optimizing hyperparameters of a linear SVM with SGD training. All parameters that influence the learning are searched simultaneously (except for the number of e
The Johnson-Lindenstrauss bound for embedding with random projections — scikit-learn 0.22.2 documentation
Note Click here to download the full example code or to run this example in your browser via Binder The Johnson-Lindenstrauss bound for embedding with random projections¶ The Johnson-Lindenstrauss lemma states that any high dimensional dataset can be randomly projected into a lower dimensional Euclidean space while controlling the distortion in the pairwise distances. print(__doc__) import sys fro
1.5. Stochastic Gradient Descent
1.5. Stochastic Gradient Descent# Stochastic Gradient Descent (SGD) is a simple yet very efficient approach to fitting linear classifiers and regressors under convex loss functions such as (linear) Support Vector Machines and Logistic Regression. Even though SGD has been around in the machine learning community for a long time, it has received a considerable amount of attention just recently in th
【図解：3分で解説】クリスパー・キャスナインとは｜遺伝子改変、ゲノム編集技術
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OrthogonalMatchingPursuit
OrthogonalMatchingPursuit# class sklearn.linear_model.OrthogonalMatchingPursuit(*, n_nonzero_coefs=None, tol=None, fit_intercept=True, precompute='auto')[source]# Orthogonal Matching Pursuit model (OMP). Read more in the User Guide. Parameters: n_nonzero_coefsint, default=NoneDesired number of non-zero entries in the solution. Ignored if tol is set. When None and tol is also None, this value is ei
Scikit learn 識別器のいろいろ - Qiita
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import make_moons, make_circles, make_classification from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from
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scikit-learn/sklearn/pipeline.py at main · scikit-learn/scikit-learn
Welcome to imbalanced-learn documentation!
scikit-learn-contrib
GitHub - scikit-learn-contrib/category_encoders: A library of sklearn compatible categorical variable encoders
scikit learnより 交差検定で学習モデルの精度を評価 - Qiita
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[Python][Scikit-learn]主成分分析を用いた次元削減、主成分ベクトルを用いた予測と線形回帰による予測の比較 | DevelopersIO![[Python][Scikit-learn]主成分分析を用いた次元削減、主成分ベクトルを用いた予測と線形回帰による予測の比較 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ca665bf96288aed2117d971c0062833d563349e6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F02%2Feye-catch-statistics.png)
[MRG+1] Fix cross_val_predict behavior for binary classification in decision_function (Fixes #9589) by reiinakano · Pull Request #9593 · scikit-learn/scikit-learn![[MRG+1] Fix cross_val_predict behavior for binary classification in decision_function (Fixes #9589) by reiinakano · Pull Request #9593 · scikit-learn/scikit-learn](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b59f213f7eff1103ca5102c2869a8e3f9ebcedf5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fopengraph.githubassets.com%2Fbc8437ade9946b0d63f8811912c2a63424508421e102ed28e66f9120b6ee104c%2Fscikit-learn%2Fscikit-learn%2Fpull%2F9593)
