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Introduction¶機械学習とは、その名の通り「機械」を「学習」させることで、あるデータに対して予測を行えるようにすることです。 機械とは、具体的には数理・統計的なモデルになります。 学習とは、そのモデルのパラメータを、実際のデータに沿うよう調整することです。 学習の方法は大きく分けて2つあります。 教師有り学習(Supervised learning): データと、そこから予測されるべき値(正解)を与えることで学習させます。 分類(Classification): データがいくつかのカテゴリに分類できるとき、そのカテゴリを予測させます(例：手書きの数字が0～9の何れかであるか判別するなど) 回帰(Regression): データから予測される連続的な値を予測します(例：年齢と体重から慎重を予測するなど)。 教師なし学習(Unsupervised learning): データを与える
PythonでBag of WordsとSVMを使ったタイトルのカテゴリ分類 - stMind
cc licensed ( BY ) flickr photo shared by Loco Steve 週末に試そうのコーナー。 ちょうど良いチュートリアルがあったので、データセットを用意してやってみました。 問題 How can I get a computer to tell me what an article is about (provided methods such as bribery and asking politely do not work)? ある記事が何について書かれているのか、コンピュータに理解させるにはどうすれば良いか? チュートリアルでは手動で作ったデータを使って犬もしくはサンドイッチの2クラス分類をしています。 ここでは、Google NewsでiPadのニュース、ソチ五輪のニュースとカテゴリ分けされている記事のタイトルを使って、 あるタイトルがiPa
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