機械学習– category –

今回は、機械学習アルゴリズムのなかでも高い予測精度をほこることから人気のある勾配ブースティング決定木を解説します。 勾配ブースティング決定木のアルゴリズム、特徴、およびPythonを使用した実装方法を紹介します。 【勾配ブースティング決定木とは...

今回は、機械学習アルゴリズムのなかでもシンプルで、直感的に理解しやすいkNNを紹介します。 kNNの特徴と実際にPythonを使用し、kNNを実装する方法を紹介します。 【kNNとは】 kNN(k Nearest Neighbor)とは、近くにいるデータは仲間という考え方で生まれ...

今回は、機械学習アルゴリズムの中でも予測精度が高く、扱いやすく人気のあるランダムフォレストについて紹介します。 ランダムフォレストの仕組みと合わせて、実際にPythonを使用し、ランダムフォレストのモデルを構築する方法を解説します。 【ランダム...

今回は機械学習アルゴリズムの基本である、決定木について説明します。 決定木は、モデルが可視化されるので、ひとが解釈しやすいアルゴリズムです。 また、決定木をPythonを使用し、実装する方法を紹介していきます。 【決定木とは】 決定木(decision tre...

今回は、機械学習のアルゴリズムであるSVM(サポートベクターマシン)とは何か、Pythonで実装する方法を紹介します。 【SVM(サポートベクターマシン)とは】 SVM(Support Vector Machine)は、教師あり学習の主に分類問題に使用される機械学習アルゴリズムです...

今回は、機械学習の基礎的なアルゴリズムである、ロジスティック回帰について解説します。 また、ロジスティック回帰をPythonを使用した実装方法も合わせて紹介します。 【ロジスティック回帰とは】 ロジスティック回帰(Logistic Regression)は、2値に分類...

今回は、教師あり学習の基本である回帰分析および線形回帰について紹介します。 【回帰分析とは】 回帰分析とは、説明変数と目的変数の関係をモデル化し、予測または推定するための統計的手法です。 説明変数とは、予測に使用する要因。目的変数とは、予測...

今回は、機械学習の基本である、汎化と過学習について解説します。 汎化と過学習は、選択したモデルが機能しているか、評価するために使用します。 【汎化と過学習】 汎化は、モデルが訓練データだけでなく、未知のデータにも正確に予測を行う能力を指しま...

今回は、機械学習の教師あり学習を解説します。 【教師あり学習とは】 教師あり学習とは、正解ラベルのついたデータを用いて、モデルを訓練される手法です。 【教師あり学習で使用するアルゴリズム】 機械学習には、様々なアルゴリズムが存在します。 アル...

本記事では、機械学習とは何か、その基本的な仕組みや種類、具体的な応用例について、初心者でも理解しやすいようにわかりやすく解説します。これを読めば、機械学習の基礎がしっかり身につき、今後の技術の発展についても興味を持てるようになるでしょう...