機械学習 – 情報理論 自己情報量、エントロピーについて
情報理論について解説します。
情報理論について解説します。
決定理論における棄却オプションについて解説します。
識別規則の1つである最大事後確率規則について解説します。
識別規則の1つである最尤識別規則について解説します。
ベイズの識別規則について解説します。以下の記事の続きになります。機械学習 - 決定理論ついて (ML 識別規則、MAP 識別規則) - pystyle
データをクラスに分類する識別規則について解説します。
最尤推定 (Maximum Likelihood Estimation / MLE) について、Python で動かしながら理解することを目的とした記事になります。
カテゴリ変数を数値に変換する方法として、順序エンコーディング (Ordinal Encoding) とワンホットエンコーディング (One-hot Encoding) を解説します。
scikit-learn を使った特徴量のスケーリング方法について解説します。
精度 (Accuracy)、適合率 (Precision)、再現率 (Recall)、F値 (F-Measure) について解説します。