Pythonでの機械学習を支援するツール MALSS（基本） - Qiita
cls = MALSS('classification', shuffle=True, standardize=True, n_jobs=3, random_state=0, lang='jp', verbose=True) cls.fit(data, y, 'result_classification') コンストラクタMALSSへ渡す引数で必須のものは，分析タスクのみです． 今回はラベル（Yes/No）を予測する分類（識別）タスクなので"classification"です． 値を予測する回帰タスクでは"regression"になります． それ以外のオプションは初期値が設定されているので，入力は必須ではありません． shuffle は機械学習を行う際にデータをシャッフルするか（初期値：True）， standardize はデータを基準化（各列を平均0，分散1に）するか（初期値：True
トップページ - RESAS 地域経済分析システム
地域経済分析システム（RESAS：リーサス）は、地方自治体の様々な取り組みを情報面から支援するために、内閣官房デジタル田園都市国家構想実現会議事務局が提供する、産業構造や人口動態、人の流れなどの官民ビッグデータを集約し、可視化するシステムです。
Autogradという野郎が乗り込んできたのでガクブルな件 - Qiita
Autogradという野郎が乗り込んできました。はい、そりゃもういきなり。複雑な確率モデルや損失関数だとしても、パラメータに関する勾配をこれでもかというぐらい簡単に計算できちゃうので、機械学習の世界に大きな影響を与えそうです。現時点では、PythonとTorchでの実装が公開されているようですが、これからJuliaなど他の言語でも実装されていきそうですね。 （補足：この記事を書いたすぐ後にGoogleがTensorFlowなるものを出してきまして、そちらでも自動微分がしっかり実装されてるみたいです〜。機械学習関連のフレームワークは移り変わりが激しいですねー ^^; ） ちなみに始まりはこんな感じでした。 ゆるいですね。 とりあえずチュートリアルやりながら、Python版チュートリアルの前半部分にテキトーな日本語訳をつけたので、ここでシェアしておきます。英語が読める方は、僕のヘンテコな日本語
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