線形回帰アルゴリズムは、連続値（価格、温度など）を予測します。これは、初心者向けの機械学習アルゴリズムシリーズの別の記事です。これは教師あり学習アルゴリズムであり、機能させるにはトレーニングデータを収集する必要があります。 関連コース： Python機械学習コース 線形回帰前書き分類出力は離散値のみにすることができます。 あり得る [0]、[1]、[2] エトセトラ。価格やその他の継続的な値を出力したい場合はどうなりますか？ 次に、回帰アルゴリズムを使用します。 特徴に基づいて住宅価格を予測したいとします。 データの収集は最初の一歩。 機能には、部屋の数、m ^ 2の面積、近隣の品質などがあります。 例機能を書き留めます：＃area_m2。このようなコードの例では。 123456789101112from…

分類は機械学習タスクの1つです。 では、分類とは何ですか？これは、データを分類するために常に行うことです。 オブジェクトを見ると、マグカップ、タブ、椅子など、どのクラスに属しているかがすぐにわかります。それが分類のタスクであり、コンピューターはこれを（データに基づいて）行うことができます。 この記事は初心者向けの機械学習です。 最初の機械学習プログラムを作りましょう 関連コース： Python機械学習コース 教師あり機械学習トレーニングデータ機械学習モジュールsklearnをインポートします。 （教師あり）機械学習アルゴリズムは、例またはトレーニングデータを使用します。 トレーニングフェーズは、機械学習アルゴリズムの最初のステップです。 サンプルデータを使用しているため、最初にデータを収集します。 リンゴとオレンジの画像のセットのように、機能を書き留めます。 機能を使用して、2つのクラスを区別できます。 特徴は、色、形、重さなどのプロパティです。 数値で表現できます。…

Pythonで機械学習プロジェクトを開始するには、データを適切に読み込むことができる必要があります。 Pythonの初心者の方は、この記事で3つの異なる手法を使用して機械学習データを読み込む方法を学ぶことができます。 関連コース： Python機械学習コース 機械学習データの読み込み詳細に進む前に、CSVまたはコンマ区切りの値が、機械学習データが表示される最も一般的に使用される形式であることを知っておく必要があります。 機械学習データのCSVファイルには、理解する必要のある部分と機能があります。 これらには以下が含まれます： CSVファイルヘッダー：CSVファイルのヘッダーは、データセットの各列に名前またはラベルを自動的に割り当てるために使用されます。 ファイルにヘッダーがない場合は、属性に手動で名前を付ける必要があります。 コメント：行がハッシュ記号（＃）で始まる場合、CSVファイル内のコメントを識別できます。 機械学習データを読み込むために選択した方法に応じて、これらのコメントを表示するかどうか、およびそれらを識別する方法を決定する必要があります。 デリミタ：区切り文字は、フィールド内の複数の値を区切り、コンマ（、）で示されます。 タブ（ t）は、使用できるもう1つの区切り文字ですが、明確に指定する必要があります。 引用：ファイルのフィールド値にスペースが含まれている場合、これらの値は引用符で囲まれていることが多く、これを示す記号は二重引用符です。…

機械学習にScikit-learnを使用する理由 scikit-learnについてほとんど知らないことが重要です（sklearn）議論する前に 「Pythonプログラミング言語に最適なフリーソフトウェアの機械学習ライブラリとして使用または推奨される理由。 関連コース： Python機械学習コース Scikit-LearnScikit-LearnとはSсіkіt-lеаrn（sklearn）は、SсіPуのPуthоnbuіltのmоdulеを使用することができます。 それは簡単であり、データを作成するために、そしてデータを取得するために効果的です。 それはBSDと一緒に使用されるので、それは一般的なものと商用のものの両方に使用することができます。 scikit-learnを使用すると、ユーザーは、mоdеlѕеlесtіоn、クラスタリング、рrерrосеѕѕіng、mareなどのさまざまなカテゴリを作成することができます。 このモジュールは、完全なものにするための手段を提供します。 なぜScikit-learn？以下の理由で、scikit-learnをお勧めします 1.さまざまなツールで簡単に習得できます Sсіkіt-lеаrnは、多くのシンプルなものを提供します。これは、あなたが実行できるように、あなたが実行することができるのはあなただけのものであるということです。 必要なクラスタリングアルゴリズムを使用することもできますが、それを使用することもできます。。 システムに組み込まれているので、データを転送するプロセスが簡単になります。…

人工知能、特に機械学習は、開発者とプログラマーの作業を最も簡単にするために作成されました。 多くのコード行を記述する代わりに、機械学習アルゴリズムから選択してから、プログラミング言語を決定する必要があります。 それは難しいかもしれません。 関連コース： Python機械学習コース どうして？ まず、機械学習には4種類のアルゴリズムがあります。 機械学習アルゴリズム教師あり学習教師あり学習はに基づいています ラベル付きトレーニングデータ。 教師あり学習のベースは、トレーニングデータと呼ばれるデータと一連のトレーニング例です。 ラベル付きトレーニングセットには、他のオブジェクトの未知のラベルを予測する機能があります。 2つのタイプがあります： 回帰（ラベルが実数の場合） 分類（ラベルが制限されていて順序付けされていない場合）。 教師なし学習教師なし学習は、ラベルのないデータです。…

Scikitは現在、Pythonを学びたい人の間で最も話題になっている名前の1つです。 これは、機械学習の最も効果的なライブラリです。 scikitの最大の利点は、初心者が効果的だと感じることです。 関連コース： Python機械学習コース Pythonによる機械学習Scikit-learnの紹介紹介するために、ツールは以前は scikit-learnは、主にPythonコーディング言語専用の無料ツールの機械学習プラットフォームです。 このソフトウェアには、サポートベクターマシンを含む一連のアルゴリズムに加えて、さまざまな分類、回帰が付属しています。 勾配ブースティング、ランダムフォレスト、DBSCAN、k-meansもあります。 その開発の背後にある主な目的は、プログラミング番号、およびNumPyやScipyなどの技術ライブラリに沿ってデータを交換して使用することです。 上記のように、DavidCournapeauによるGoogleSummer of Codeプロジェクトは、この機械学習プラットフォームの形でscikit-learnとして導入されました。 この名前は、基本的に、製品が「SciKit」またはSciPy Toolkitであるという考えに由来しています。これは、SciPyの外部ウィングとして明確に作成され、提供されています。…

人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いは何ですか？ 人工知能（AI）、 機械学習 そして ディープラーニング 人気のある用語です。 しかし、名前には何が含まれていますか？ これらのフレーズはすべて、データ解釈を使用して問題を解決するいくつかのテクノロジーを取り囲んでいるため、交換可能であるかのように混合されます。 これらの用語の背後にある重要な概念は非常に異なります。 これらのテクノロジーの概要は次のとおりです。 関連コース： Python機械学習コース 人工知能人工知能 複雑なタスクを実行するマシンの能力を指し、それは一般的な用語です。 多くの場合、これらはコグニティブコンピューティングが可能なアルゴリズムに基づくソフトウェアです。…

機械学習は人工知能のサブフィールドです。 科学者たちはインテリジェントな機械を作ろうとしています。 マシンは1つが得意で、プログラムされたタスク以外に何もできなかったのは1つだけでした。 機械学習を入力してください。 関連コース： Python機械学習コース 機械学習歴史1997年、ディープブルーと呼ばれるコンピューターが、チェスをするチェスの世界チャンピオンを打ち負かしました。インテリジェント？ いいえ、このコンピューターでできることはそれだけでした。他に何もできませんでした。 したがって、新しい問題が発生した場合、コンピューターはそれを解決できません。 これは、新しいロジックとルールを使用して新しいプログラムを作成することを意味します。 ハードコードされたルールに依存する代わりに、例と経験から学習するアルゴリズムを使用できます。 これは機械学習と呼ばれます。 例機械学習アルゴリズムは、次のような多くの問題を解決できます。 スパム分類： 電子メールがスパムであるかどうか。…

Pythonでの機械学習のためにすべてのプログラマーが知っておくべきライブラリ 開発者が統計的手法やデータ分析に取り組む必要がある場合、開発者はPythonの使用について（おそらく）考えることになります。 このプログラミング言語は、親しみやすく、習得しやすいことで知られており、機械学習用の豊富なライブラリセットがあります。 機械学習に関して言えば、Pythonは間違いなくお気に入りの選択肢の1つです。 関連コース： Python機械学習コース ちょっと待って！ まず、機械学習とは何か、ライブラリとは何かを明確にしましょう。 機械学習とは何ですか？機械学習は文字通り、人工知能を介して機械がデータから学習できるようにするアルゴリズムの研究です。 それは信じられないことではありませんか？ いつの日か、テクノロジーは私たちのために情報を学び、理解することができるようになります。それは、人間としての私たちには不可能な方法です。 一方、ライブラリは、Pythonなどのプログラミング言語で記述されたルーチンと関数のセットです。 このようにして、開発者は多くのコード行を書くことを避けます。 その背後にある魔法は、数学、統計、確率です。 機械学習ライブラリでは、Pythonでの機械学習に不可欠なライブラリはどれですか？…

機械学習（ML）は、コンピューターが提供されたデータから自動的に学習し、意図的にプログラミングすることなく経験から改善できるようにするプログラミングの一種です。 これは、データを解析し、それらを学習および分析し、自律的な方法で予測またはインテリジェントな意思決定を行うアルゴリズムに基づいています。 関連コース： Python機械学習コース 機械学習のこの巧妙な特性評価により、人工知能（AI）と交換されることがよくあります。 ただし、正確には、MLは人工知能のサブセットにすぎません。 機械学習は、機械がデータを自分で学習して分析するためにデータへのアクセスを許可する必要があるという考えに基づいて、AIを適用するだけです。 機械学習にPythonを使用する理由あなたは尋ねるかもしれません： 機械学習に使用するのに最適なプログラミング言語は何ですか？ 読み続けると、Python for MachineLearningがなぜあなたの一番の選択であるかがわかります。 1.Pythonは理解しやすいです。繰り返しになりますが、機械学習とは、データのパターンを認識して、それ自体で改善やインテリジェントな意思決定を行えるようにすることです。 Pythonは、理解しやすく、自分で読むことができるため、これに最も適したプログラミング言語です。 その読みやすさ、非複雑さ、およびラピッドプロトタイピングの機能により、世界中の開発者やプログラマーの間で人気のある言語になっています。…