新しいこと、枯れたこと問わずサムザップ大庭が興味を持ったものを調査、生活の効率を求める完全趣味の技術ブログ。基礎を大事にしています。前回記事からの続きです。最低限の機械学習の知識を手に入れるため勉強中。本書の4章に突入し、やっとタイトル通りの機械学習内容に入ってまいりました。機械学習の第一弾として、等値演算を学習させてみます。※本書ではXOR演算学習が紹介されています等値演算とは、AとBの2つの値が同じであれば真、異なれば偽であるという、プログラム的には日常的によく使う演算です。今回やること学習用データを用意する学習用データで学習させるテストデータで学習の度合いを確認する事前準備Python向け機械学習の定番フレームワークscikit-learn(サイキットラーン)を使うため、以下のコマンドでインストールします。scikit-imageSVMというアルゴリズムを利用して機械学習をさせます。先にサンプルコードを御覧ください。ポイントをかいつまんで見ていきます。1.学習用データを用意する、2.学習用データで学習させる学習用データを用意して、データとラベルで分けます(23行目辺り)。ラベル)に合わせます。label.append(labelstr)37行目でテストデータ(test_data)を定義し、先と同様にデータとラベルに分けます。clf.predict(data)60行目のpredict関数で予測されたデータを受取り、学習度合いを確認します。0.8571428571428571でした。学習データがまだまだ足りないようです。最後に本書でやっと本題の機械学習の内容になりました。00:00scikit-learnを使って等値演算を機械学習させるTweet読者になるボタンを押して貰えるととてもがんばれます。大庭俊介(bao_bao)渋谷のUnityエンジニア。スマホゲーム作って生活しています。設計、組み込み、演出一通りを自分1人で完結して作るのが得意です。よろしければTwitterフォローお願いします。(@ohbashunsuke)株式会社サムザップでUnityエンジニアとしてスマホゲーム作っています。(1)スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。