Python 機械学習

機械学習(教師あり学習)

コンピューターにデータを与える

学習方法(データに対する答えの定義)を与える
教師あり学習では答え(目標値)が必要
目標値は人間が手動でセットする必要がある=アノテーション

与えられたデータ、学習方法を元に新しいデータに対する正解を予測する

学習方法

回帰

Regression
数値を予測する為の学習方法

目標値(答え)に連続値を設定
家賃、売上、株価等


代表的な機械学習手法
・重回帰分析(Lnear Regression)
・決定木(Decision Tree Regression)
・ニューラルネットワーク(Neural Network Regression)

分類

Classification
カテゴリを予測する為の学習方法

目標値(答え)にカテゴリを設定
犬/猫、男/女等

代表的な機械学習手法
・ロジスティック回帰分析(Logistic Regression)
・決定木(Decision Tree)
・SVM(Support Vector Machine)
・ランダムフォレスト(Random Forest)
・勾配ブースティング(Boosted Decision Tree)

機械学習(教師なし学習)

コンピューターにデータを与える

目標値(答え)を与えない


データを分類させる

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