AIシミュレーションWeb数学2020.01.19【G検定の学習】機械学習の具体的な手法や概要のまとめJDLAが主催するG検定では、ディープラーニング以外の機械学習手法に関する設問も出題されます。ここでは、主な機械学習手法の全般を体系的にまとめることで検定対策を行います。教師なし学習であるクラスタリングにはk-means法という手法があります。ここではk-means法のアルゴリズム概要を説明し、簡単に計算が可能なscikit-learnを使ったPythonによるサンプルコードを紹介します。続きを読む2020.01.12Python/sklearnのk近傍法!kNNで多クラス分類するk近傍法(kNN法)は数ある機械学習手法の中でも簡単なアルゴリズムを持っています。ここではkNN法の概要とPython/scikit-learnによるコードで実際に簡単な分類問題を解く方法を習得することを目標とします。続きを読む2020.01.09Pythonでフォルダ内全wavをスペクトログラムに変換してみた音声ファイルをスペクトログラム表示することで、音声の周波数・時間・レベルの変化を一度に確認することが可能です。ここではさらにフォルダ内に保存された全wavファイルに対しSTFT計算し、スペクトログラム画像を作成する方法を紹介します。続きを読む2020.01.06ランダムフォレストの全決定木を可視化してGIFアニメにしてみた機械学習アルゴリズムの1つであるランダムフォレスト分析は多数の決定木を作成して多数決で予測する手法です。続きを読む2020.01.05Python機械学習!ランダムフォレストの概要とsklearnコード機械学習アルゴリズムの1つ、ランダムフォレストは決定木分析とアンサンブル学習を用いた汎化性能の高い分析手法です。ここではランダムフォレストを理解するための概要説明と、Python/scikit-learnによるコード習得を目標とします。続きを読む2020.01.04Python/sklearn機械学習!ロジスティック回帰で分類するロジスティック回帰は回帰と名前が付いていますが、機械学習では分類問題に使われます。ここでは、現象の発生確率を検討できることが特徴であるロジスティック回帰の概要とPython/scikit-learnによるコーディング習得を目標とします。機械学習の決定木分析で構築されたツリーは、コンピュータが生成した条件分岐ノードの情報が記載されます。ここではPython/scikit-learnで計算した決定木をdotファイルで出力し、Graphvizというツールをインストールして可視化する方法を紹介します。続きを読む2020.01.02Python/sklearnで決定木分析!分類木の考え方とコード決定木分析は条件分岐の繰り返しで分類や回帰を行う計算です。機械学習の中でもディープラーニングと異なり結果の解釈が容易という利点があります。ここでは決定木の中でも分類木分析の考え方概要とPython/scikit-learnによる計算方法を紹介します。機械学習で構築した学習済モデルは通常一度プログラムを終了してしまうとメモリから解放され、再び使うためには再度学習し直さなければなりません。ここでは学習して出来上がったモデルをPythonのpickleを使ってファイルに保存し、再度復元する方法を紹介します。