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Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能に関する断創録
今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標（2015/1/11）にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので、まずはscikit-learnのチュートリアルを一通り見ることにした。 Part IとPart IIを合わせると6時間以上あり非常に充実している。IPython Notebook形式の資料やデータは下記のGitHubアカウントで提供されている。ノートブックをダウンロードし、実際に手を動かしながらチュートリアルを進めると理解がより進むかもしれない。 あとで振り返りやすいように内容を簡単にまとめておきたい。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械学習システムの流れ。教師あ
パッケージユーザーのための機械学習(5)：ランダムフォレスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※はてなフォトライフの不具合で正しくない順番で画像が表示されている可能性があります） さて、こんな記事をクリスマス・イヴのプレゼントにするのはアレなんですが（笑）、教師あり学習＆分類器系では一旦これでシリーズを〆る予定です。 トリを飾るのはランダムフォレスト。アンサンブル学習の代表選手ですね。「ランダムフォレスト最強」とか言っちゃう人が多いらしいんですが*1、そういう人にはぜひ今回（と次回予定の5回分まとめ）の記事を読んでもらいたいなぁと思います。 今回の参考文献もピンクの薄い本です。pp.193-197に決定木、バギング、アダブーストの後にランダムフォレストの説明があります。 はじめてのパターン認識 作者: 平井有三出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2012/07/31メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 1人 クリック: 7回この商品を含むブログ (4件) を見る 他だと、例
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