Scikit-learnで学ぶ機械学習入門
今回はこの前勉強会で話してきたこの話
『Scikit-learnで学ぶ機械学習入門 』
ついに、このブログでもデータ解析っぽいことを話せて感無量です。
詳細な勉強会の模様は天丼丸さんのページをご参照ください。
機械学習勉強会 #2 | /home/by-natures/*
この勉強会では、機械学習が初めての方も多かったので、
機械学習の全体的な流れを重視して話して来ました。
特にp.11の、機械学習の流れは汎用的に使えるかと思います
精度が上がらない時は、このフローに抜け漏れが無いかを確認することが重要です。
scikit-leanの使い方については、ほとんど解説してませんが、
APIが全て統一されているので、以下だけでほぼ全て使えます。
- 使用したい手法のインスタンスの生成
- パラメータのセット
- fit()関数による学習
- predict()関数による予測
githubにサンプルコードも載せておいたので、必要でしたら見て下さい。
anaguma2261/scikit-learn-sample · GitHub
あとは、各種の手法の利点欠点などをまとめておいたので、
これから機械学習やろうとしている方の一助になればと思います