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【前回】026_【回帰】線形回帰（ここをクリック） 前回学習した線形回帰を実際に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線形回帰のモデルに学習...

【前回】025_分類の状態を可視化【直線で分割できないデータセット】（ここをクリック） 前回までの学習で機械学習の手順の基本について学びました！今回からはアルゴリズムについて学んでいきましょう！ 機械学習のアルゴリズムについて 機械学習のアルゴ...

前回に引き続き作成した関数を使って、今回は直線で分割することが出来ないデータセットを用いて実際に散布図を確認していきましょう！ 【前回】024_分類の状態を可視化【散布図を確認しよう】（ここをクリック） 三日月型のデータセット 以前学んだmake_m...

第3章＿リストの操作 今回の項目では、リストの操作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3章(P39~P41)の4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。 data = [[1, 2], ...

第3章＿リストの操作 今回の項目では、リストの操作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3章(P38~P39)の5問の内容です。 練習問題 １ Pythonの特徴に関する次の文章の間違っている所を探してみましょ...

前回作成した関数を使って実際に散布図を確認していきましょう！ 【前回】023_分類の状態を可視化（ここをクリック） 前回作成した散布図に分類の状態を描画する関数 plot_boundary(model, X, Y, target, xlabel, ylabel)・model = 分類を行う学習済みモデ...

分類ができているかできていないかの確認はできるようになったと思います。では、実際にどのように分類できているのかを「グラフ上のすべての点の分類を総当たりで調べる」という方法を用いてみてみましょう！ 【前回】022_機械学習の手順【確認問題編】（...

今回は017～021までで学んだ機械学習の手順をしっかりと学べているかテストをしていきたいと思います！自信のない方は017_機械学習の手順【データを用意】から再度復習してから挑んでみましょう！ 017_機械学習の手順【データを用意】（ここをクリック） ...

017_機械学習の手順【データを用意】で紹介した機械学習の手順に従って今回は、⑤値を用意して予測するについて学びましょう。 【前回】020_機械学習の手順【モデルをテスト】（ここをクリック） 前回、作成したテスト用データをpredict命令を与えて答えを...

017_機械学習の手順【データを用意】で紹介した機械学習の手順に従って今回は、④モデルをテストするについて学びましょう。 【前回】019_機械学習の手順【モデルを選んで学習】（ここをクリック） 前回行った学習がちゃんと学習できているのかテストをして...