2023年3月16日Pythonサンプルコードを多数用いて、初心者でも安心して、Pythonプログラミング手法が学習できるように作っていきたいと思います。現場で使えるExcelとの連携手法についても解説予定。2020年1月19日Python次元削減は、教師なし学習の代表例の一つ。次元削減は、多次元の特徴を、できるだけ元の情報を保持したまま低次元の特徴に落とすもので、得られた特徴は元の特徴とは異なる。k-maens法において、クラスタの数(いくつグルーピングするか)を自分で指定する必要がある。各クラスタにはそれぞれ1つ以上のデータアリが前提である。クラスタリングは教師なし学習であるため、性能の評価が難しい。うまくグルーピングできているかどうかを推し量るのが、類似度である。クラスタを認識させるためにアルゴリズムが必要になる。2020年1月19日Pythonクラスタリングを行う主な目的は、データを自然なグループにまとめる(グルーピングする)ことである。点在する点も大まかにいくつかのグループに括ることができる。データの集まりをクラスタと呼ぶ。教師なし学習は、正解データが得られない機械学習の手法である。教師なし学習の中で、よく使われるのは、クラスタリングと次元削減である。クラスタリングは、グルーピングのこと。中間層(隠れ層)を2層以上持つニューラルネットワークのことをディープニューラルネットワークと言う。ディープニューラルネットワークを用いて行う学習が、ディープラーニング(深層学習)である。ニューラルネットワークは、多層パーセプトロンとも呼ばれている。パーセプトロンを階層上にした構造となっている。k近傍法は、最も単純なアルゴリズムの一つ。特徴空間内で、分類対象のデータから距離的に近い(=類似している)k個の教師データの多数決によって、分類結果を決める手法。ランダムフォレストは、決定木の簡易版を複数作り、その多数決によって分類の結果を決める手法。ランダムフォレストのように複数の簡易分類器の学習結果を組み合わせる手法を、アンサンブル学習という。決定木は、説明変数に着目して、ifによる分岐を連続させ、それぞれの閾値を境にデータを分割することで、データを分類する。SVMはロジスティック回帰と同じく、データの境界線を見つけて、データの分類を行う手法です。混同行列とは、適合率と再現率の計算に必要な「モデルが分類した結果」と「実際の結果」を2軸として、該当する値を表にまとめたもののこと。シンプルな評価基準は、正解率(Accuracy)である。2020年1月19日Pythonロジスティック回帰は、分類の代表的なアルゴリズムです。パーセプトロンと同様に、線形分離可能なデータを分類するアルゴリズムである。パーセプトロンとは、複数の値を入力として受け取り、一つの値を出力するアルゴリズムのこと。画像認識は、ここに分類される。分類の問題は大きく2つに分けられる。標準化とは、対象となる特徴量の分布が平均0・標準編差1の正規分布となるようにスケーリングすること。2020年1月19日Pythonスケーリングとは、特徴量の尺度を揃えること。各特徴量をスケーリングして、尺度を揃えることで、それぞれの係数の大小を比較できるようになる。2020年1月19日Python未知のデータに対しても、学習データと同じように精度が出るモデルのことを、汎化(Generalization)能力が高いモデルと言う。2020年1月19日Python学習データを用いた場合には、高い精度が出るのに、未知のデータでは精度が出ない状態を過学習(Overfitting)と言う。過学習は、学習データに対して、過度に適合した結果である。5.正則化を取り入れる(増減):本講座では扱わない。2020年1月19日Python平均二乗誤差以外にも回帰式の精度を表す指標はある。その一つが決定係数である。決定係数は、回帰分析の当てはまりの良さを表し、データの変動を回帰式で説明できる割合のこと。2020年1月19日Python誤差の二乗の場合は、基本的に小さければ小さいほどモデルの精度は高いと言える。1.データセットを学習データとテストデータに分割する。2.学習データを使ってモデルを学習させる。3.テストデータを使って検証する。2020年1月19日Python=ラベルの予測において、2次元以上の特徴量がそれぞれ、どの程度、影響を与えているかを測定する手法のこと。単回帰分析は、特徴量は1次元で、特徴量とラベルの間に「直線的な関係(線形)」が前提となっている。2020年1月19日Python=2種類以上の説明変数がある回帰分析のこと。特徴量:説明変数のこと。次元:説明変数の種類・数のこと。ラベル:目的変数のこと。違う言い方だが、内容は一緒である。2020年1月19日Python残差が最小となる回帰直線を探すための最もシンプルな方法。実測値は、プラス、マイナスと散在する可能性があるため、単純に合算では求められない。回帰直線上の値と実際の値の差が最も小さい直線のこと。2020年1月19日Python「ある1つの変数xが大きくなる場合に、別の変数yにどの程度の影響を与えるか」を測定する。2つの変数の散布図を描いた時、それらの関係性を最も上手く表す直線(回帰直線)の式を求めるのが、単回帰分析である。2020年1月19日Python回帰は、連続値を予測する。→基盤となる変数を基にして、別の変数を予測することができる。(1)LINK■Googleググるは現代人の基本的作法ですね。効率よく学習することができるサイトです。便利な語学アプリも紹介しています。日本全国の観光名所の情報が満載の便利なサイトです。school魔法魔術学校の世界を描く長編ファンタジー小説。全三巻からなる遠大な魔法の世界へ旅してみよう。問い合わせメールフォーム当サイトに関するお問い合わせは、こちらからお問い合わせ下さい。IT情報バンクシェアTOPへ。