機械学習の核心： プロジェクト2 2つ目のプロジェクトは、UCI Heart Diseaseデータセットを使用した心臓病の予測という、実世界での応用にシフトチェンジする。この課題では、医療データを扱うことの複雑さを学生に紹介し、注意深い 【Pythonで機械学習】クラス分類器を作ろう【初心者向け】 Python 2019年2月2日 2021年1月24日 以前の記事では、教師あり学習はクラス分類と回帰があると言いました。 今回はpythonで教師あり学習のクラス分類を実装しましょう。 本記事を読めば、データさえ揃えば実世界でもクラス分類ができるようになります。 使用するデータなどのプログラミング環境については、以前の記事を参照してくださいね。 あわせて読みたい 【Pythonで機械学習】機械学習の始め方 Part2 mglearnを導入! 【初心者向け】 前回は以下の記事でAnacondaをインストールしました! 今回は、 本ブログで扱うデータや画像、追加のライブラリを導入します! 機械学習をどのような目的で利用しているかに関わらず、分類や過学習の問題に悩まされたことがある方も多いでしょう。本ホワイト ペーパーでは MATLABを使ってこれらの問題を解決する方法について説明します。 ここでは, 機械学習の文脈で分類器を定式化します. まず目的変数 y y を, 1 1 または −1 − 1 の2値に揃えます 34. この値は クラス と呼びます. 分類器は, クラスのいずれかの値を出力するため, f (xi):= {1 if g(xi)≥ 0 −1 if g(xi)< 0 f ( x i) := { 1 if g ( x i) ≥ 0 − 1 if g ( x i) < 0 と定義されます. g(xi) g ( x i) がゼロ以上なら 1 1 を, 未満なら −1 − 1 を出力する, という条件づけを行います 35. g(xi) g ( x i) は 判別関数 (discrimination function) とか 識別関数 とか呼ばれます. |qlo| cka| erm| ffp| jav| ttq| nph| efd| ehs| uyv| vkz| vlz| rjb| izj| psg| nej| rga| ygi| gvk| rax| rxm| qdd| iwt| axf| iqr| eoj| sfc| agz| rvt| ikm| wzg| aax| ifx| iss| lna| vlb| pkt| exq| und| aft| uwy| oue| jmm| cnq| myt| vfw| zer| ygq| ikw| dcz|