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【前回】034_【分類】SVM（サポートベクターマシン）の非線形分類（ここをクリック） 決定木とは？ 決定木とは、2択の質問の分岐を繰り返して分類を行うアルゴリズムです。YESかNOの2択の質問で分岐を行うので、私たち人間にとってとてもわかりやすいアル...

【前回】033_【分類】SVM（サポートベクターマシン）の使い方（ここをクリック） 前回はSVMを使って線形と非線形の分類方法について学びました。今回は非線形分類の境界線の複雑さgammaの値を変更するとどのような正解率になるのかを確認してみましょう！ ...

【前回】032_【分類】SVM（サポートベクターマシン）（ここをクリック） 前回学習したSVM（サポートベクターマシン）の使い方を実際にPythonで確認してみましょう！ モデルの使い方 上記の書式を用いて線形分類の場合も非線形分類の場合もsvm.SVCで作成し...

【前回】031_【分類】ロジスティック回帰のモデルの確認（ここをクリック） 分類を行うとき、特徴を見つけることがとても大切です。 ものを「分ける」ためには、違いがはっきりわかる特徴（色や大きさなど）を見つけることが重要です。例えば、オレンジと...

第5章＿関数 今回の項目では、関数について出題されます。本試験の主教材である「Python3エンジニア認定基礎試験問題集」では第5章(P66~P67)の5問の内容です。 練習問題 1 関数を定義する書き始めとして、正しいものを選択してください。 A. def kansu() B...

第4章＿判定と繰り返し 今回の項目では、判定と繰り返しついて出題されます。本試験の主教材である「Python3エンジニア認定基礎試験問題集」では第4章(P52~P54)の5問の内容です。 練習問題 1 次のコードを実行した結果を考えてみましょう。 num = 3 if num...

【前回】030_【分類】ロジスティック回帰のモデルの使い方（ここをクリック） 前回用意したデータセットを用いて学習と予測を行ってみましょう！ ロジスティック回帰のモデルに学習させて予測 データを訓練データと学習データに分けてモデルに学習させてみ...

【前回】029_【分類】ロジスティック回帰（ここをクリック） 前回学習したロジスティック回帰を実際にPythonで確認してみましょう！ モデルの使い方 STEP新規ノートブックを作る STEPデータを用意する STEPデータを訓練データと学習データに分ける STEPロ...

【前回】028_【回帰】線形回帰のモデルの確認（ここをクリック） 今回からは分類のアルゴリズムについて学んでいきましょう！ 以前説明したように分類とは、これは何なのかを予測したいときに使う手法です。この分類の中でも今回はYESかNOか分類して、回帰...

【前回】027_【回帰】線形回帰のモデルの使い方（ここをクリック） 前回用意したデータセットを用いて学習と予測を行ってみましょう！ 線形回帰のモデルに学習させて予測 データを訓練データと学習データに分けてモデルに学習させてみましょう！ コード #1...