都市における温度データを考える。18.}]機会学習をする際にカテゴリデータの形式を”処理”しやすい形式に変換することはよく見られる。この際に考えられる方法は何があるか。頭文字いくつかの文字を利用したコード数字とのマッピングまず1)については都市の数が増えたときに重なる可能性がある。次に2)についてはコードを自分で管理するために面倒くさい。なると3)の数字とのマッピングがある。18.}]ここに落とし穴がある。数字にすると、重なることもないし、都市の数が増えたら、数字を増やしていけばよい。多くの学習器は数字の場合には、順序と計算ができることが前提になる。Franciscoである。Londonといった計算ができるということだ。このようなカテゴリデータについて特徴抽出をするためにはDictVectorizeが利用できる。sort=True)使い方はいたって簡単である。dtypeにカテゴリデータのフォーマットを指定する。カテゴリ値が極端に大きい場合もしくはパフォーマンスが悪い場合を除けば、sparse=Falseを指定するほうが取り扱いやすい。dtype=int32)少々わかりにくいが1~3列目がcityを表している。確認するためにはget_feature_names()を利用すればよい。'temperature']カテゴリデータが増えた場合にはsparse=Trueとする。これによりスパース行列が作成される。18行列の内容を確認するには、toarray()で変換する。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。クラスタ間で微妙な位置関係にあるデータについて特定クラスタに分類された際の不確実の度合いを知ることができない。...make_blobsで分類データを作成するsklearnで分類学習モデルを構築する際にテストデータが必要になる。手で作成したりあらかじめ用意されたデータを使うこともできるが、make_blobsを使ってランダムデータを作成できる。...pythonのデータ分析ライブラリで遊んでみる。こちらを参考にしてPythonのデータ分析用のライブラリをそろえてみた。お手軽にヒストグラムを書いてみる。コマンドラインからipythonを立ち上げる。パーセプトロンの損失関数をヒンジ損失という。パーセプトロン基準とも呼ばれる。LANポートが埋まっちまったんで、SSG5をL2透過のスイッチにしてみた。