[モデル作成編]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～0からscikit-learnを使いこなす～ - Qiita
[kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ [データラングリング編]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ 前回までのあらすじ 上記の記事では、タイタニック号の水難事故である人が生き残るかどうかを正確に判別できるような機械学習モデルを作るべく、訓練データの傾向や歴史的な事実を用いて仮説を立て、それに基づいて特徴量の作成など、様々な操作を行ってきました。ここからはいよいよ実際にscikit-learnを使って機械学習モデルの作成に入ります。 モデルを作って予測する ついに長きに渡った前処理を終えて、結果を予測させることができるようになりました。ここでは、その使いやすさで絶大な人気を誇る機械学習ライブラリのscikit-learnを使うことになります。 この段階では、どんなアルゴリズムを
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Pythonで英文類似記事検索アルゴリズム : TF-IDF, Cosine類似度 - Qiita
概要 急にリコメンドに興味を持ちまして、ニュースの類似記事検索アルゴリズムを試してみました。 アルゴリズムは、自然言語分野ではよく使われているTF-IDFとCosine類似度を用いました。 TF-IDFとは 文章をベクトル化するアルゴリズムの一つです。 TF : Term Frequency。単語の出現頻度。 IDF : Inverse Document Frequency。直訳すると「逆文書頻度」。 珍しい文字が入ると値が大きくなる為、単語の「希少性」を表しているとも言えます。 各文章の単語を抜き出し、全ての単語に対してTF(その文章が保持する単語数)とIDF(希少性)を掛け合わせたベクトルを作成します。このベクトルを用いることで、文章を用いた情報検索やクラスタリングが可能になります。 詳しくはこちらの記事などが分かりやすいです。 Cosine類似度とは 2つのベクトルがどれくらい同じ向
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
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