機械学習 – matplotlib でモデルの決定境界を描画する方法
- 2021.12.25
- 機械学習
- Python, scikit-learn, 機械学習
matplotlib で scikit-learn で学習したモデルの決定境界を可視化する方法について解説します。
機械学習
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機械学習 – 確率的勾配降下法と Python の実装例
ディープラーニングの最適化に使用されるアルゴリズムである確率的勾配降下法について解説します。
機械学習 – 勾配法の仕組みと Python での実装方法
機械学習の勾配効果法について解説し、実装例を紹介します。
機械学習 – PR 曲線、ROC 曲線、AUC について解説
機械学習の PR 曲線、ROC 曲線、AUC について解説します。
強化学習 – greedy方策、ε-greedy方策、ボルツマン方策について
greedy 方策、ε-greedy方策 やボルツマン方策について解説します。
強化学習 – 状態価値関数、行動価値関数について
強化学習の概要について解説します。
機械学習 – ホールドアウト、クロスバリデーションについて
- 2021.11.06
- 機械学習
- Python, scikit-learn, 機械学習
機械学習におけるモデルの評価方法であるホールドアウト、交差検証 (クロスバリデーション) について解説します。
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 – 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。