統計・機械学習

機械学習のデータの前処理？

機械学習をする前に機械学習では色々なデータから、予測や分類ができるようになります。しかし、機会学習の前にデータに問題に問題があれば、どのような対応が必要なのでしょうか？それが今回お話するデータの […]

アンサンブル学習アンサンブル学習は英語では、ensemble learningです。これは日本語でいうと合奏を意味します。このイメージは１人の意見だけでなく、多数決などで多くの人の意見を取り入れ […]

分類の指標機械学習の分類（クラスタリング）において、「十分な精度で学習できているか」をどのように判定するできるのでしょうか？それは、評価指標として、正解率、適合率、再現率、F値を使用されます。今 […]

損失関数機械学習を勉強すると損失関数という難しい言葉を聞くと思います。正直、難しいですよね・・ここでいう「損失」とは正解からの距離がどれほど離れているか表す関数です。値が小さいほど、良い事を示 […]

回帰分析とはまず回帰分析とは何かを思い出してください。それは、ある変数と他の1つの変数または複数の変数との関係をみる分析手法です。これは例えば年収を調べたいと思った時に関係する要素である「年齢」 […]

回帰を理解するまず、回帰分析と機械学習や統計の世界でよく聞くかもしれませんが、説明してと言われた場合はどう言いますか？今回は回帰分析を理解できるようになりましょう！回 […]

トレーニング（訓練）データの学習方法機械学習という言葉が表す通り、学習させたモデルを使って、予測や分類する事ができます。今回は教師あり学習の際に用いる代表的な３つの方法があるのでご紹介します！ & […]

教師あり機械学習で使われるデータ今回は、教師あり機械学習をもとに、使われるトレーニングとテストデータの違いを含めて勉強していきたいと思います！学習の流れ教師あり学習では、最初に全デ […]

データ分析する意味とは？そもそもですが、なぜデータ分析をする必要があるのでしょうか？まず、データ分析とは、数値等の情報を収集し、分類、整理、取捨選択し、価値のある意味を見出す事です。このデータ分 […]

機械学習入門　便利な部品が入っている道具箱みたいなイメージです。 Pythonには2つの種類のライブラリがあります。標準ライブラリ：付属していてすぐに使えるライブラリ外部ライブラリ […]