機械学習・ディープラーニング
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【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 …
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【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 …
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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 …
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【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 …
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【scikit-learn】サポートベクターマシン（SVM）の使い方と意味について
scikit-learnによるサポートベクターマシン サポートベクターマシン（Support Vector Machine、以下SVM）は、機械学習のアルゴリズムの1つです。特に分類や回帰問題に適して …
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【scikit-learn】カテゴリー変数をエンコーディングする方法について
scikit-learnでカテゴリー変数をエンコーディングする方法 カテゴリー変数（Categorical Variables）は、数値ではなく、文字列やラベル形式で表現されるデータのことです。例えば …
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【scikit-learn】特徴量スケーリングの意味と使い方について
Scikit-learnの特徴量スケーリング 機械学習のモデルを構築する際、特徴量スケーリング（Feature Scaling）は非常に重要な工程です。データセット内の特徴量（各列のデータ）が異なるス …
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【scikit-learn】ラッソ回帰の意味と使い方について
ラッソ回帰 ラッソ回帰とは？ ラッソ回帰（Lasso Regression）は、線形回帰モデルの1つで、データの特徴量選択を自動的に行うことができる点が特徴です。具体的には、モデルの精度を保ちながら、 …