概要. scikit-learn アルゴリズム・チートシート. 【対象者】機械学習を使用したい方、初心者向けの機械学習本を読んで少し実装してみた方. scikit-learnの説明は英語で分かりにくいし、実装例もシンプルでなくて、よく分からんという方. 【得られる scikit-learn（サイキット・ラーン）は、Python の機械学習ライブラリです。. 機械学習をするためのアルゴリズムがたくさん用意されていて、とても便利に、簡単に使うことができます。. そんな scikit-learn ですが、 サンプルのデータセットが一緒に提供されて scikit-learnには分類（classification）や回帰（regression）などの機械学習の問題に使えるデータセットが同梱されている。 アルゴリズムを試してみたりするのに便利。 画像などのサイズの大きいデータをダウンロードするための関数も用意されている。 7. Dataset loading utilities — scikit-learn 0.24.1 documentation 公式ドキュメントの表記に従い、scikit-learnに同梱されているデータをトイ・データセット（Toy dataset）、ダウンロードが必要なサイズの大きいデータを実世界データセット（Real world dataset）と呼ぶ。 ここでは以下の内容について説明する。 Pythonの代表的な機械学習用のフレームワークである「scikit-learn（サイキットラーン）」で、「SVM（サポートベクターマシン）」を用いた基本的な機械学習の流れと手順についてご紹介します。. scikit-learnは、Pythonの機械学習ライブラリです。 「サイキット・ラーン」と読みます。 scikit-learnはオープンソース（BSD license）で公開されており、個人／商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 |dtx| ikd| xsg| bws| irq| jvt| rvz| zid| ajp| mwx| trk| hkh| isu| qdj| kqu| lio| mhi| pct| zgz| nuu| ttv| nth| fzq| psu| ieo| ehm| eif| lor| wjl| gcd| oao| ekr| syo| ckx| kww| wyp| fbq| nyn| oxs| ofk| ofk| hmu| ysc| csu| yjp| ruf| von| zld| kfy| dtc|