Scikit-learnの使い方まとめ(機械学習入門・サンプル集)
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
【機械学習初心者向け】scikit-learn「アルゴリズム・チートシート」の全手法を実装・解説してみた - Qiita
scikit-learnのアルゴリズム・チートシートで紹介されている手法を全て実装し、解説してみました。 注釈 本記事シリーズの内容は、さらに丁寧に記載を加え、書籍「AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ」 として、出版いたしました。 概要 scikit-learn アルゴリズム・チートシート 【対象者】機械学習を使用したい方、初心者向けの機械学習本を読んで少し実装してみた方 scikit-learnの説明は英語で分かりにくいし、実装例もシンプルでなくて、よく分からんという方 【得られるもの】模擬データを用いて、各手法を使用したミニマム・シンプルなプログラムが実装できるようになります。 アルゴリズムの詳細な数式は理解できませんが、だいたい何をやりたいのか、意図と心、エッセンスが分かります。 アルゴリズムマップの手法をひとつずつ実装・解説します。
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【機械学習入門|Python|scikit-learn】結局何ができる？cheat-sheetから解説してみる篇 | Wedding Park CREATORS Blog