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【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...

【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...