【機械学習初心者向け】scikit-learn「アルゴリズム・チートシート」の全手法を実装・解説してみた - Qiita
scikit-learnのアルゴリズム・チートシートで紹介されている手法を全て実装し、解説してみました。 注釈 本記事シリーズの内容は、さらに丁寧に記載を加え、書籍「AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ」 として、出版いたしました。 概要 scikit-learn アルゴリズム・チートシート 【対象者】機械学習を使用したい方、初心者向けの機械学習本を読んで少し実装してみた方 scikit-learnの説明は英語で分かりにくいし、実装例もシンプルでなくて、よく分からんという方 【得られるもの】模擬データを用いて、各手法を使用したミニマム・シンプルなプログラムが実装できるようになります。 アルゴリズムの詳細な数式は理解できませんが、だいたい何をやりたいのか、意図と心、エッセンスが分かります。 アルゴリズムマップの手法をひとつずつ実装・解説します。
人は学習した知見を脳に記憶する、機械学習では学習した知見をどう記憶すれば良いか - Qiita
前回は機械学習による未来予測の例として、決定木アルゴリズムで株価の予測をする話をしました。このように直近のポートフォリオの変化をあらわす数列の並びから次の数値の上げ下げを単純に予測するといった場面では、複雑なアルゴリズムに頼らずとも決定木のような単純明快な方法で低コストかつそこそこの精度による予測を実現することができます。 機械的な予測はたとえば短期のトレードにおいて威力を発揮するでしょう。週よりも日、日よりも時や分のように短いレンジのほうが向いているでしょうから、現物よりは信用取引などのほうが向いているかもしれません。もし中・長期的な投資をするならば、やはりファンダメンタルズが優良で PER が格安 ROE が良好な銘柄に投資するといった基本的な姿勢が大切になると思います。 テクニカル指標の一覧を見ればわかりますが、そもそも古くから伝わるこれらの計算式は決して複雑ではありません。またその
Pythonで機械学習はじめました クラスタリング＆次元圧縮＆可視化編 - Qiita
はじめに 前回の「データ前処理編」から時間が空いてしまいましたが、今回はTwitterのテキストデータをクラスタリングをしてみます。 3行でまとめ （やっと）クラスタリングした。 クラスタリングした結果をmatplotlibで可視化した。 次回は脇道で可視化の小技紹介になるかも。 いきなりソースコード（可視化以外） 前回の「ベクトライズ」の実装に「クラスタリング」「次元圧縮」の実装を追加してみました。（「可視化」のソースはちょっと長いので後で） #! /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import MeCab as mc from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.de
Pythonで機械学習はじめました データ前処理編 - Qiita
はじめに PyCon JP 2016に参加してきました！大変モチベーションが上がった！ので更新します← ちなみにPyConで勉強してきたことも、追々整理&動かしてみて、記事にしてみたいと思います。 今回は「データ準備編」の続きで、Twitterのテキストデータをクラスタリング…する前に、データ前処理とテキストデータ同士の簡単な類似度算出をしてみます。 ご注意！(前回と同じ) 理論よりも、とりあえず触って理解するやり方が好きなので、色々と雑です。 さらに文盲ということで、分かりづらい文章になると思ってます。 そんな訳で読んでてツッコミたくなる内容は多々あると思いますが、ご了承頂きたく！ ※優しいツッコミは大歓迎です 3行でまとめ クラスタリングの前処理として、テキストデータを数値(ベクトル)化した。 数値化したテキストデータ同士で、類似度を計算してみた。 次回からクラスタリングできる！(はず
scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要 - Qiita
前回、株式の時系列データを分析する話で、後半にちょっとだけ機械学習の話をしました。今日は機械学習ライブラリ scikit-learn に触れます。 scikit-learn といえば以前にも簡単なクラスタリングの例をあげたり、サポートベクトルマシンやクラスタリングで問題を解く、 TF-IDF を計算する、回帰モデルの可視化、 DBSCAN によるクラスタリングといったことをしてきましたが、あらためてライブラリの機能を整理します。 機械学習と言うと難しい数学を駆使するイメージがつきまといますが、完成度の高いライブラリを使えば利用者が機械学習の手法そのものを実装しなくても利用することはできます。もちろん手法の内容に対する理解は必要ですが、せっかく scikit-learn という事実上デファクトとも言えるライブラリが存在するのですから、これを使うところから入門していくのが良いかと思います。 以
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
