当サイト【スタビジ】の本記事では、Kaggleについて解説していきKaggleに挑戦するまでにどのようなことを勉強しておいたらよいのか丁寧に解説していきます。ある程度データサイエンスの土台が出来た後はKaggleに挑戦し、世界各国の猛者と凌ぎを削りましょう！ こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ データサイエンティストの腕試しの場として有名なKaggle！！ Kaggleでは、世界中の名だたるデータサイエンティストが常に凌ぎを削っています。
【初心者向けKaggle入門】Kaggleサブミットの前準備と勉強法！｜スタビジ
当サイト【スタビジ】の本記事では、Kaggleについて解説していきKaggleに挑戦するまでにどのようなことを勉強しておいたらよいのか丁寧に解説していきます。ある程度データサイエンスの土台が出来た後はKaggleに挑戦し、世界各国の猛者と凌ぎを削りましょう！ こんにちは！ データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！ データサイエンティストの腕試しの場として有名なKaggle！！ Kaggleでは、世界中の名だたるデータサイエンティストが常に凌ぎを削っています。
ｋ近傍法とは？理論とRでの実装方法！｜スタビジ
k近傍法とはデータを分類する時に活躍する手法です。 ある未知データが与えられたとき、周りの学習データのクラスからその未知データの分類を決定するもの。 そしてkとは手法に与えるパラメーターで、近くに存在する学習データのクラス数を示しています。 たとえば、このような状況では k＝3なので未知データの周りの3つのデータを判断材料とします。 実際に見てみると、青〇のクラスが2つ、緑△のクラスが1つなので、未知データは青〇と判断されます。 続いてこのkを5にするとどうなるでしょう？ k＝5なので周りの5個を判断材料とします。 実際に見てみると、青〇のクラスが2つ、緑△のクラスが3つなので、未知データは緑△と判断されます。 kの値を変えることで分類されるクラスが変わりましたね！ 今回挙げた例は非常に分類が難しい例であり、このような場合はそれほど多くありませんがkの値によって分類されるクラスが変わる可能
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