人工知能– 記事一覧 –

前回紹介した機械学習の手順に従って今回は、➁データを学習用とテスト用に分ける方法について学びましょう。 【前回】017_機械学習の手順【データを用意】（ここをクリック） 【】 学習用データ賢くなるために学習させるデータたくさんのデータを見せるこ...

前回は三日月型のデータセットの生成方法について学びました 【前回】015_サンプルデータを自動生成しよう（二重円）（ここをクリック） 今回は分類用のデータセットではなく、回帰用のデータセットの自動生成について学びましょう！ 【】 前回までは分類...

前回は三日月型のデータセットの生成方法について学びました 【前回】014_サンプルデータを自動生成しよう（三日月）（ここをクリック） 今回は二重円のデータセットと同心円のデータセットの生成方法について学習しましょう！ 【】 make_circles()命令で...

前回は塊型のデータセットの生成方法について学びました 【前回】013_サンプルデータを自動生成しよう（塊２）（ここをクリック） 今回は三日月型のデータセットの生成方法について学習しましょう！ 【】 make_moons()命令で「三日月形の塊が組み合わせた...

前回に引き続き塊のデータを生成する方法について学びましょう！ 【前回】011_3D散布図でデータを処理しよう（ここをクリック） 【】 前回と同じ条件ランダムの種 ＝ ４特徴量 = ２塊の数 = ２ばらつき = 1点の数 = ３００を使って塊の数＝３に変更し、デ...

前回までの学習ではアヤメのデータセットを処理する方法を学んでいました！ 011_3D散布図でデータを処理しよう（ここをクリック） 今回からは、架空のサンプルデータを自動生成する方法について学んできましょう！ 【】 以前にも少し紹介がありましたが、s...

前回、アヤメデータを散布図として描画することができました！ 010_アヤメのデータセットを処理しよう（ここをクリック） では、今回は前回描画した散布図を3D散布図として描画してみましょう！ 【】 ３つの特徴量を使って３Ｄ散布図を表示してみましょう...

前回ヒストグラムで描画し品種の違いを確認しましたが、今回は散布図を描画してみましょう。 【】 散布図とヒストグラムはデータの分布を知るためのツールです。また、データがどの辺に、どれだけあるのかを示すものが分布です。ではヒストグラムと散布図...

【】 読み込んだデータを、処理しやすいようにデータフレームにいれます。データフレームとは2次元のデータ構造で行と列で表現されます。データフレームでは、列には列名、行には行名（インデックス）がつけられており、名前を指定してデータを処理するこ...

【】 前回、アヤメのデータセットについて学習しました。今回は、アヤメのデータセットの中身を確認します！まず最初に新規ノートブックを作成してスタートです！ 【】 sklearn（Pythonで読むこむ際に使うscikit-learnライブラリの名前）の中からdatasets...