機械学習・ディープラーニング
-
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】線形回帰の意味と使い方について
Scikit-learnと線形回帰 線形回帰（Linear Regression）は、統計や機械学習において最も基本的で広く使用されるモデルの1つです。この記事では、Pythonの機械学習ライブラリ「 …
-
【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 …