機械学習・ディープラーニング
-
【scikit-learn】ガウス混合モデル（GMM）の意味と使い方について
ガウス混合モデル（GMM）とは？ ガウス混合モデル（GMM）は、クラスタリングやデータ分布の分析で使われる統計モデルの一つです。データがいくつかの正規分布（ガウス分布）に従っていると仮定し、それらを組 …
-
【scikit-learn】リッジ回帰の意味と使い方について
リッジ回帰 リッジ回帰（Ridge Regression）は、機械学習や統計学で使用される線形回帰の一種です。通常の線形回帰に正則化（ペナルティ）を加えることで、過学習を防ぎ、モデルの安定性を向上させ …
-
【scikit-learn】決定木による分類の意味と使い方について
決定木 決定木（Decision Tree）は、データを使った分類や回帰の問題を解くために使われる、非常にシンプルで分かりやすい機械学習アルゴリズムの一つです。Scikit-learnはPythonで …
-
Scikit-learnによるグリッドサーチとハイパーパラメータチューニングについて
グリッドサーチとハイパーパラメータチューニング 機械学習モデルの精度を向上させる上で、ハイパーパラメータチューニングは欠かせません。ハイパーパラメータとは、学習プロセスを制御するために設定される外部か …
-
【scikit-learn】k近傍法（k-NN）の使い方と意味について
k近傍法 k近傍法（k-NN）とは？ k近傍法（k-Nearest Neighbors, k-NN）は、機械学習のアルゴリズムの一つです。このアルゴリズムは、「新しいデータがどのクラスに属するか」を分 …
-
【scikit-learn】モデルを保存・読み込みする方法について
Scikit-learnでモデルを保存する方法 Scikit-learnは、Pythonで機械学習を行うためのライブラリとして非常に人気があります。モデルを作成し、訓練を終えた後、そのモデルを保存して …
-
LLM（大規模言語モデル）の軽量化の手法について
軽量化とは 軽量化とは、大規模言語モデル（LLM）の計算負荷やメモリ消費を減らし、効率的に動作させることを指します。これにより、モデルをより小規模なデバイスや環境（モバイル端末、組み込みシステム、クラ …
-
【scikit-learn】ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'の解決方法について
問題のコード from sklearn.linear_model import Lasso このコードは、scikit-learnライブラリのlinear_modelモジュールにあるLassoクラスを …