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福岡人データサイエンティストの部屋•3年前

【SVM】手書き文字識別やってみた【Python】

こんにちは！こーたろーです。 ちょっとブログにつかれてきたので、基礎トレーニングも混ぜながらやっていきます。 1年前に少しやりましたが、今回は別のモデルでやってみます。 手書き文字識別をSVM（サポートベクターマシン）を使ってやってみます。 学生の練習にはうってつけですね。 データのロード データの前処理 モデルの作成と学習、評価

#Python#SVM#サポートベクターマシン#分類問題#手書き文字認識#scikit-learn

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89ブックマークサッポロビールに「１１５億円返還せず」　酒税分類問題で国税当局が通知 （SankeiBiz） - Yahoo!ニュースheadlines.yahoo.co.jp
50ブックマークSVM、ニューラルネットなどに共通する分類問題における考え方 - HELLO CYBERNETICSs0sem0y.hatenablog.com
48ブックマーク不均衡データ分類問題をDNNで解くときの under sampling + bagging 的なアプローチ - BASEプロダクトチームブログdevblog.thebase.in
31ブックマーク第8回　分類問題をディープラーニング（基本のDNN）で解こうatmarkit.itmedia.co.jp
31ブックマークPython: 機械学習で分類問題のモデルを評価する指標について - CUBE SUGAR CONTAINER今回は、機械学習において分類問題のモデルを評価するときに使われる色々な指標について扱う。 一般的な評価指標としては正確度 (Accuracy) が使われることが多いけど、これには問題も多い。 また、それぞれの指標は特徴が異なることから、対象とする問題ごとに重視するものを使い分ける必要がある。 今回扱う代表的な評...blog.amedama.jp
26ブックマークモデルの精度評価（分類問題） - Tech Blog分類問題の精度評価についてまとめておきます。 代表的な評価指標にはどのようなものがあるのか、その中でどれを使えばいいのか、回帰分析の精度は使えるか、について順に書いていきます。 今回は、下記の混合行列で表されるような疾病検査を例にとって説明します。陽性・陰性は予測クラス、疾病あり・疾病なしは正解ク...tkdmah.hatenablog.com
17ブックマーク第15回　分類問題ことはじめ | gihyo.jpgihyo.jp
17ブックマーク分類問題における新たな活性化関数「Gumbel-Softmax」 - HELLO CYBERNETICSwww.hellocybernetics.tech
14ブックマーク【PyTorch】BERTの使い方 - 日本語pre-trained modelsをfine tuningして分類問題を解く - Qiitaqiita.com

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福岡人データサイエンティストの部屋•3年前

【all_estimators】最適なモデルを一発で探す【Python】

こんにちは！こーたろーです。 今回は、これまで使用していなかったのですが、scikit-learnの「all_estimators」を使ってみたいと思います。 scikit-learnの数々のモデルを一挙に定義できるものになります。 これで、機械学習の基礎トレーニングで用いられるアヤメのデータについてどのモデルの正解率が高いかを比較していきます。 それでは早速行っていきましょう。 データのロード データの前処理 モデル情報の取り出し モデルの作成と学習・評価

#Python#scikit-learn#all estimator#機械学習#AI#Anaconda#分類問題
いろいろ倉庫•3年前

【KNIME】Random Forestで分類問題を解いてみたい

・機械学習の教師あり学習というものをKNIMEでやってみたく、多くの場合で用いられるRandom Forestという手法を試してみた。 ・データのサンプルは、教師あり学習の分類問題で一般的なIris分類問題（アヤメの分類問題）を用いた。 ・一連の流れをフローで組むと、以下のようになった。 ・流れとしては、①データセットの読み込み②学習データと検証データに分割③学習データでモデルを構築④検証データをモデルにあてはめ⑤検証データの正解と、検証データの予測分類を比較して、モデルの良し悪しを評価という感じ。 ・Irisデータセットの取得は、以前の記事に記載のサイトからダウンロードした。 ・分割に使った…

#KNIME#機械学習#分類問題