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

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

• scikit-learn
• Python でデータサイエンス　→scikit-learn で機械学習
• Qiita　→scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要
• アルゴリズム速報　→Scikit-learnで機械学習入門（使い方）
• たけぞう瀕死ブログ　→scikit-learnによる機械学習入門
• Wikipedia　→scikit-learn

※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。