数学回帰モデル | 線型回帰と非線形回帰
回帰問題について、実例を用いながら説明 線型回帰・非線形回帰の簡単な数式と概要 回帰モデルのパラメータ推定方法（平均二乗誤差、最小二乗法） この記事では、回帰モデルについての概要と、線形・非線形の違いについて説明...
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数学
python【sklearn】非線形SVMによる分類と実装コード
【python×sklearn】による非線形SVMの実装方法 メッシュグリッドによるハイパーパラメータ（C,gamma）の調整 境界線の描画 学習したモデルを使った未知データに対する推論と結果表示 本記事では、...
python【sklearn】線形SVMによる分類と実装コード
【python×sklearn】による線形SVMの実装方法 境界線のグラフ表示と境界式の確認 学習モデルを使った未知データに対する推論と結果表示 本記事では、線型SVMによる２クラス分類の実施とその分類結果についてわ...
python【sklearn】ロジステック回帰モデルの実装コード
【python×sklearn】によるロジステック回帰モデルの実装方法 分類境界線のプロットと境界式の出力 学習済みモデルを使った新規データの推論結果確認 この記事では、ロジスティック回帰による２クラス分類を行い、そ...
python【sklearn】ホールドアウト法 – train_test_splitの使い方
ホールドアウト法の概要 train_test_splitの実装コード 引数の一覧とコートを用いた具体的説明 ホールドアウト法とは ホールドアウト法（Holdout method） 機械学習モデルの評価やパ...
pythonscikit-learn – 機械学習モデルを構築するためのライブラリ
scikit-learn の概要とインストール方法 機械学習におけるモデル手法選択のフロー⇨ロジスティック回帰やランダムフォレストなど、たくさんある機械学習モデルの中からどの手法を選択すればいいかわからない方へ sciki...
環境構築Ubuntu22.04のセットアップ方法 – 環境構築
Windowsなどが乗っているPCのOSをUbuntu22.04に変更する方法 Windows10などで動いているPCからOSを削除し、Ubuntuをに変更する手順について解説します この記事の方法では現在使用しているOS...
環境構築WindowsとUbuntu22.04のデュアルブート環境を構築
WindowsとUbuntu22.04のデュアルブート環境の構築方法 Windowsとのパーテーション分けや、ログイン時のOS選択方法 Windows10にUbuntuをデュアルブートする手順について解説します 大き...
数学機械学習で使う【統計】
統計の概要 統計学における基本用語 期待値・分散・共分散・標準偏差 推定の種類（点推定と区間推定） 機械学習で使う統計について、初学者向けに整理しました！ 統計(Statistics) 統計とはデータ...
数学機械学習で使う【情報理論】
自己情報量・シャノンエントロピーの定義 KLダイバージェンス・交差エントロピーの概要 自己情報量（Self-information） 自己情報量とはある出来事の予想されなさ(どれだけ意外なことか)を表す指標です。...