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機械学習の勉強再開 RBFカーネル 、決定木、ランダムフォレスト、ナイーブベイズ - デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々
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機械学習の勉強再開 RBFカーネル 、決定木、ランダムフォレスト、ナイーブベイズ - デジタル・デザイン・ラボラトリーな日々
はじめに 前回、線形SVMをやりましたので今回は他の方法(RBFカーネル 、決定木、ランダムフォレスト、ナ... はじめに 前回、線形SVMをやりましたので今回は他の方法(RBFカーネル 、決定木、ランダムフォレスト、ナイーブベイズ)をやっていきます。 結果の見方 行(たて)が正解(実際に出された手)、列(よこ)が予測となります。 機械学習では出す手を予測するので勝ち手を選んだことにして勝敗を出しています。※勝ち手を選んだとこまでは現状でプログラムを組んでいません。 黄色セルは、例えばチョキ(C)を出すと予測して勝ち手のグー(G)出した、実際に出された手はチョキ(C)なので勝ちになります。 赤色セルは、例えばチョキ(C)が出ると予測して勝ち手のグー(G)出した、実際に出された手はパー(P)なので負けとなります。 白色セルは、例えばチョキ(C)が出ると予測して勝ち手のグー(G)出した、実際に出された手はグー(G)なので引き分けとなります。 線形SVM yaju3d.hatenablog.jp ソースコー