機械学習は多数のハイパーパラメータの組み合わせにより予測精度が決まります。ここではヒートマップでは表現出来ない3つ以上のパラメータとスコアの関係性可視化方法である多次元解析チャートをグリッドサーチの結果を使って紹介します。続きを読む2020.02.20Pythonのグリッドサーチで決定木のハイパーパラメータを調整!機械学習は万能な方法ではなく、ハイパーパラメータの調整が不可欠です。ここでは最も理解しやすい決定木分析を使ってグリッドサーチというハイパーパラメータ調整方法を習得することを目標とします。機械学習ではホールドアウト法として1つのデータセットから訓練データとテストデータを分けることをよく行います。ここでは、Pythonのscikit-learnに含まれるtrain_test_splitを使った簡単なデータ分割方法を紹介します。多数の質点系から成る多自由度系は各点の振動が影響し合う連成振動をします。連成振動を解く方法は色々ありますが、ここでは有名な4次のルンゲ・クッタ法をPythonで作成して解いてみます。続きを読む2020.02.11【G検定チートシート】AI関連法律や動向含む試験当日のカンペJDLAが主催するディープラーニングG検定は試験時にGoogle検索や書籍の参照がOKなWeb検定です。ここでは筆者が受験時に素早く用語の参照ができるようメモを残しておきます。続きを読む2020.02.02Pythonで相関係数別に色分けするペアプロットを自作してみたペアプロット(行列散布図)は多変量データの良い可視化手法です。seabornなら一発ですが、細かい可視化条件を付け難いため、ここではPythonのmatplotlibで自作し、相関係数によって背景色が変わるようにしてみました。続きを読む2020.02.01【G検定の学習】ディープラーニングの概要と具体的な手法JDLAが主催するG検定ではディープラーニングの全体像や各種問題点、手法に関する問題が出題されます。ここでは、ディープラーニングの概要と具体的な手法の紹介をしていきます。PyTorch?」チュートリアルをやってみたディープラーニングのフレームワークであるPyTorchをインストールしましたが、最初は右も左もわからない状態だと思います。PyTorch?」で使い方を覚えましょう。続きを読む2020.01.26ディープラーニング初心者がPyTorchを選んだ3つの理由PyTorchはPythonでディープラーニングのコードが簡単に書けるようになるフレームワークです。ここではディープラーニング初心者である筆者が数あるフレームワークからPyTorchを選んだ理由とインストール方法を紹介します。続きを読む2020.01.26Python/Pandasで時系列データを月毎に集計する方法Pandasは機械学習の入力データ前処理で重宝されるPythonのライブラリです。)する方法を紹介します。