機械学習・ディープラーニング
-
PyTorchを利用したTensorBoardXの使い方について
TensorboardXとは？ TensorboardXは、PyTorchなどで機械学習モデルを構築する際に、トレーニングプロセスを可視化するためのライブラリです。今回はPyTorchと組み合わせて、 …
-
N-gramの意味とnltkを利用した実装例について
N-gramとは？ N-gram（エヌグラム）は、テキストやデータの分析で使われる基本的な手法の一つで、連続する単語や文字列を一定の長さに区切ってグループ化する手法を指します。「N」はそのグループ内の …
-
【scikit-learn】ElasticNetの意味と使い方について
ElasticNetとは？ ElasticNetは、回帰分析において使用される正則化手法の一つです。ElasticNetは、Lasso回帰（L1正則化）とRidge回帰（L2正則化）の両方を組み合わせ …
-
【scikit-learn】回帰分析の評価指標について
Scikit-learnにおける回帰分析の評価指標 回帰分析は、数値データの予測や関係性の分析に利用される手法で、モデルの性能を評価するためには適切な評価指標を使用することが重要です。sklearn. …
-
【scikit-learn】主成分分析（PCA）の意味と使い方について
主成分分析（PCA） 主成分分析（PCA: Principal Component Analysis）は、高次元データを低次元に圧縮しながら、データの特徴を最大限に保持するための手法です。データの可視 …
-
【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 …