scikit-learn Tutorials
Note Doctest Mode The code-examples in the above tutorials are written in a python-console format. If you wish to easily execute these examples in IPython, use: in the IPython-console. You can then simply copy and paste the examples directly into IPython without having to worry about removing the >>> manually.
「OpenCV-Python Tutorials」と「実践 機械学習システム」 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「OpenCV-Python Tutorials」についての訳に関連して、他の書籍と比較を行いました。 ###OpenCV入門 OpenCV-Pythonチュートリアル入門 OpenCV-Pythonを始めてみよう OpenCV-PythonをWindowsにインストールする OpenCVをwindowsで使えるようにする。 OpenCV-PythonをFedoraにインストールする OpenCVをFedoraで使えるようにする。 ###OpenCVでのGUIの特色 画像操作を始めてみよう 画像を読み込むこと、表示すること、保存すること
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル 教師なし学習：データの表現を求める - Qiita
クラスタリング：観測値をまとめてグループ化する クラスタリングで解決された問題 虹彩データセットが与えられた場合、3種類の虹彩があるが、タキソノミストにラベルを付けるためのアクセス権がない場合、クラスタリングタスクを試すことができます：観測をクラスタと呼ばれるよく分離されたグループに分割します。 K平均クラスタリング 異なるクラスタリング基準および関連するアルゴリズムが多数存在することに注意してください。最も単純なクラスタリングアルゴリズムは K平均 である。 >>> from sklearn import cluster, datasets >>> iris = datasets.load_iris() >>> X_iris = iris.data >>> y_iris = iris.target >>> k_means = cluster.KMeans(n_clusters=3) >>
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル すべてを一緒に入れて - Qiita
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル すべてを一緒に入れてPython機械学習MachineLearningscikit-learn from sklearn import linear_model, decomposition, datasets from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import GridSearchCV logistic = linear_model.LogisticRegression() pca = decomposition.PCA() pipe = Pipeline(steps=[('pca', pca), ('logistic', logistic)]) digits = datasets.l
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル - Qiita
http://scikit-learn.org/0.18/tutorial/statistical_inference/index.html をgoogle翻訳した。 scikit-learn 0.18 チュートリアル 目次 前のチュートリアル 統計学習 実験的な科学のデータセットのサイズが急速に拡大しているため、機械学習は重要性が増している技術です。さまざまな観測をリンクする予測関数を構築することから、観測を分類すること、またはラベル付けされていないデータセットの構造を学習することまで、さまざまな問題に取り組んでいます。 このチュートリアルでは、データを手がかりにした統計的学習の結果、統計的推論を目的とした機械学習技術の使用を紹介します。 scikit-learn は、古典的な機械学習アルゴリズムを科学Pythonパッケージ（ NumPy 、 SciPy 、 matplotlib ）の緊
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 外部リソース、ビデオ、トーク - Qiita
http://scikit-learn.org/0.18/presentations.html を google翻訳した チュートリアル 目次 / 前のチュートリアル 外部リソース、ビデオ、トーク 書かれたチュートリアルについては、ドキュメントのチュートリアルのセクションを参照してください。 初めて科学的なPythonをお使いですか？ 科学的なPythonエコシステムを新しく始めるときは、 Python Scientific Lecture Notes（訳注：日本語訳版がここに ） を強くお勧めします。これは、あなたの基礎を少し見つけるのを助け、間違いなくあなたの scikit-learn を学ぶ経験を向上させます。 scikit-learnを最大限に活用するには、NumPy配列の基本的な理解が推奨されます。 外部チュートリアル 特定の科目分野に合わせたオンラインチュートリアルがいくつか用
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル 統計学習：scikit-learnにおける設定と推定器オブジェクト - Qiita
