前回手書き数字データについてイメージで確認した結果、人の目で確認する分には区別ができる。機械学習ではどのように実施していくのか。今回は以下の内容について説明する。多様体学習による次元縮約さてこのイメージデータは64次元であり、取り扱うには不便である。そこで次元縮約により2次元に落とす。次元縮約といえばPCAであるが、残念ながらPCAの前提はデータが線形であること。イメージのデータ、つまりバイナリであることから、線形を仮定するには無理がある。Learning)である。documentation多様体学習のアルゴリズムとしてはいくつかあるが今回はIsomapを利用する。n_components=2を指定にする。(1797,2)Isomapの結果、各イメージデータは2次元に縮約されていることがわかる。次のこのデータを2次元でプロットし、データが区別されているかを確認する。数字データにより色分けをする。手書き数字を分類する。正解データが存在しているので教師ありモデルのナイーブベイズを利用する。データを訓練用および検証用に分割する。model.predict(X_test)最後にモデルを検証する。0.8333333333333334結果として最も単純な分類アルゴリズムでありナイーブベイズであっても83%という高い制度であることが分かった。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。定量的なモデルの評価は教師付きモデルが主になる。開発生産性は調和平均で計算する。安全性の在庫の計算には正規分布を利用できる。標準偏差=5であることを利用すると何が言えるか。Z=1.96で95%をカバーする。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。