テストデータと平均データの差の二乗の合計値が1番小さいやつにする最小二乗法とかよく聞くしとりあえず差があるほうが悪いと判断されるよう二乗の値をとってみることに。0.676良いとは言えないけど10%以上精度が向上したっぽいです。トレーニング用の方で分類器を作り、テスト用のほうがどれだけ正解するか正答率をみてみます。42000件あるデータのうち、各数字につき100件をトレーニングデータとして使うことにしました。(ただそれがプログラム的に書くのが簡単だったからです。ここトレーニング用とテスト用にわけてみた結果、精度はこんな感じでした。%4,5,8,9あたりの精度が特に悪いなーということがわかりました。まじめに機械学習っぽいことを考えるだいたい満足したので、自己流はここまでにしてそろそろまじめに機械学習っぽいことしてみたいです。今日はこの辺を参考にすることに。機械学習の基礎とりあえず平均とか言わずにもっとおしゃれな特徴を学習していきたいです。名前がカッコいいのでSVMを使ってみたいなーと思いました。SVMが何なのかは未だによくわからないですが、とりあえず二値分類をしてくれるやつらしいです。今回は使ったのことのあるscikit-learnの、LinearSVCというのを使ってみました。sklearn.svm.LinearSVC数字NをNだと判定した確率。72%8が異常に低い!コード:digit-recognizer/svm-traning.py0~9を判別するには多クラスSVM分類?とかを使ったほうがいいのかなあという感じです。読者になる広告を非表示にする関連記事2020-04-11TensorflowモデルをTFLiteにconvertする方法とconvertツールの比較カスタムのTensorflowのモデルをTFLiteにconvertしようとしてす...2017-07-30Pandasを使ったデータ操作の基本データ分析の会社に転職してから3ヶ月。#pyconjpPyConJP2014で競技プログラミングについてLTしてきました。画像にmatplotlibでバウンディングボックスとラベルを追加するTensorflowモデルをTFLiteにconvertする方法とconvertツールの比較ShellScriptのダブルクォートとシングルクォートの違いSearchはてなブログをはじめよう!cocodripsさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。