scikit-learn参考情報⑤scikit-learnのPython実装事例として、「主成分分析/MDS」「分類/クラスタリング/次元削減」「今日なに着てく?モック」について紹介。

scikit-learn参考情報⑤scikit-learnのPython実装事例

scikit-learn参考情報⑤scikit-learnのPython実装事例として、「主成分分析/MDS」「分類/クラスタリング/次元削減」「今日なに着てく?モック」について紹介。

scikit-learn参考情報⑤scikit-learnのPython実装事例

機械学習ライブラリ「scikit-learn」をPython実装した例を紹介します。

■「主成分分析」「MDS」

概要

「主成分分析」と「MDS」の基本的な実装例について解説されています。

解説テーマ

・主成分分析
・MDS
・オマケ

ページリンク

→長久手パラボラ日記 →Scikit-learnを使って主成分分析などを中心に遊んだ

■「分類」「クラスタリング」「次元削減」

概要

「分類」「クラスタリング」「次元削減」「顔認識」などのサンプルコードについて解説されています

解説テーマ

データセット例の読み込み
分類
クラスタリング: 観測値をグループ分けする
主成分分析による次元削減
まとめて: 顔認識
Linear model: from regression to sparsity
モデル選択: estimator とパラメータの選択

ページリンク

→Scipy Lecture Notes →3. パッケージとその応用 →3.6. scikit-learn: Python での機械学習

■「今日なに着てく?」モック

概要

機械学習で「今日なに着てく?」を教えてくれるモック開発に挑戦しているレポートです。

「今日の気温と降水確率」を入力すると、「過去の着たもの実績データ」から、「今日は何を着ていけばよいのか?」について提案をしてくれるものです。

解説テーマ

・データ
・100日分の「なにを着たか?」というデータ
・temperature:気温
・rainfall:降水確率
・outer:アウター(コート等)
・tops:トップ(上着)
・bottoms:ボトム(ズボン)
・推定するデータ
・でははじめに
・機械学習をさせてみる
・推定してみる
・分類の精度を検証する
・今後の課題

ページリンク

→KAYAC engineers' blog  →機械学習をつかって「今日なに着てく?」を教えてもらうためのモック

 

参考元サイト

※定期的にメンテナンスを実施しておりますが、一部情報が古い場合がございます。ご了承ください。

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