博士号を取得した著者が「脳科学×AI」という切り口で、プログラミングやビジネス、人材育成について、私見をつづります。科学技術scikit-learnのアルゴリズムチートマップで紹介されている手法を、全て実装・解説してみました。●scikit-learnのアルゴリズムマップ本ページでは目次を紹介します。本シリーズでは、Pythonを使用して機械学習を実装する方法を解説します。本シリーズでは、Pythonを使用して機械学習を実装する方法を解説します。Classifier)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第4回】クラス分類問題において、K近傍法による識別手法を実装・解説します。クラス分類問題において、非線形な識別を可能にするカーネルSVMを用いた手法について、実装・解説します。Classification【Pythonとscikit-learnで機械学習:第6回】クラス分類問題において、非線形な識別を可能にするランダムフォレストを用いた手法について、実装・解説します。機械学習においてハイパーパラメータを最適化する手法について、実装・解説します。・線形なクラスタリング(カテゴリ数が既知)KMeans、MiniBatch-Kmeans(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第9回】データをクラスタリング解析する教師なし学習手法のKMeansを、実装・解説します。21:11・非線形クラスタリング(カテゴリ数が既知)スペクトラルクラスタリング(SpectralClustering)(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第10回】スペクトラルクラスタリングによって、データをクラスタリング解析する手法を、実装・解説します。10:37GMM・クラスタリング(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第11回】GMM・クラスタリングによって、データをクラスタリング解析する手法を、実装・解説します。10:29・クラスタリング(カテゴリ数が未知)MeanShift(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第12回】MeanShiftによって、データをクラスタリング解析する手法を、実装・解説します。19:46VBGMM(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第13回】VBGMMによって、データをクラスタリング解析する手法を、実装・解説します。Regressor(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第14回】SGD回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。Regressor(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第15回】Lasso回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。Regressor(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第17回】ElasticNet回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。Regressor(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第16回】Ridge回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。Linear(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第18回】SVR(Linear)回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。rbf(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第19回】SVR(rbf)回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。regressor(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第20回】アンサンブル回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。主成分分析(次元圧縮)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第21回】PCA(主成分分析)によるデータの次元圧縮を実装します。(次元圧縮)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第22回】Kernel-PCA(主成分分析)によるデータの非線形次元圧縮を実装します。(次元圧縮)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第23回】SpectralEmbeddingによるデータの非線形次元圧縮を実装します。(次元圧縮)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第24回】Isomapによるデータの非線形次元圧縮を実装します。(次元圧縮)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第25回】LLE(LocallyLinearEmbedding)によるデータの非線形次元圧縮を実装します。06:46以上となります。ご一読いただき、ありがとうございました。お時間ございましたら、最近書いた新しい記事も合わせてご覧ください。最近普及し始めた「遺伝子検査」で、自分が癌やアルツハイマー病に、どれくらいなりやすいのか、家で検査してみた体験談をまとめてみました。【2018年】遺伝子検査キットの比較|マイコードの結果と感想、使い方、検査の流れ、癌・アルツハイマー病の発症傾向を知る|健康シリーズ6有名な3つの遺伝子検査キットを徹底比較します。Playbook」の日本語版まとめを記事にしました(Qiita)。本シリーズでは、Pythonを使用して機械学習を実装する方法を解説します。本シリーズでは、Pythonを使用して機械学習を実装する方法を解説します。Regressor(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第14回】SGD回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。Classification【Pythonとscikit-learnで機械学習:第6回】クラス分類問題において、非線形な識別を可能にするランダムフォレストを用いた手法について、実装・解説します。Classifier)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第4回】クラス分類問題において、K近傍法による識別手法を実装・解説します。本シリーズでは、Pytho...記事を読むKMeans、MiniBatch-Kmeans(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第9回】データをクラスタリング解析する教師なし学習手法のKMeansを、実装・解説します。自然言語処理のおいて、迷惑メールの識別などで有名なナイーブベイズを用いた、テキストデータの識別手法について、...記事を読むVBGMM(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第13回】VBGMMによって、データをクラスタリング解析する手法を、実装・解説します。Regressor(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第15回】Lasso回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。IT、機械学習を駆使し、「論語とAI」を合言葉に、人と組織の成長を科学しています。高専および大学・工学部でSTEM教育を受け、脳科学の分野で博士号を取得しました。その後、特任研究員として大学で研究や学生教育にたずさわり、現在は民間企業のIT・AI分野で働いております。機械学習、AI、ディープラーニングのプログラミングを。