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。
機械学習
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機械学習 – 棄却オプション
決定理論における棄却オプションについて解説します。
機械学習 – 最大事後確率 (MAP) 識別規則
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。
機械学習 – 最尤識別規則
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。
機械学習 – ベイズの識別規則
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
機械学習 – 決定理論について
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。
統計学 – Python で学ぶ 最尤推定法
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。
機械学習 – カテゴリ変数を整数や one-hot 表現に変数する方法
- 2020.06.22
- 機械学習
- Python, scikit-learn, 機械学習
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。
機械学習 – 特徴量のスケーリングについて
- 2020.06.21
- 機械学習
- Python, scikit-learn, 機械学習
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。
機械学習 – 精度、適合率、再現率、F値について
- 2020.06.21
- 機械学習
- Python, scikit-learn, 機械学習
精度 (Accuracy)、適合率 (Precision)、再現率 (Recall)、F値 (F-Measure) について解説します。