機械学習
scikit-learnの回帰分析でマンション価格を予測するで行った駅からの徒歩時間、広さ、築年数に対する、マンション価格の線形重回帰分析結果を可視化します。徒歩時間(or広さor築年数) vs マンション価格(実際の値and学習用データを用いた予測結果and予測用デ…
scikit-learnの回帰分析で緯度、標高から気温を予測すると同じく、scikit-learnで重回帰分析を行います。海浜幕張駅の中古マンション価格を題材に、説明変数として駅からの徒歩時間、広さ、築年数、目的変数としてマンション価格を用います。 すなわち説明変…
scikit-learnを用いて回帰分析を行います。回帰分析は数値の予測を行う手法で、入力(説明変数)と出力(目的変数)の関係を求めて、その関係に基づいて未知の入力値に対する出力値を予測します。ここでは説明変数として緯度と標高、目的変数として2019年1月の平…
K-means(K平均法)で花の写真を色でクラスタリングする では画面全体のBGRの比率を特徴量として用いましたが、全画素のBGR値をそのまま特徴量に用いてクラスタリングをします。 環境 windows10 home Anaconda 3/ jupyter notebook 5.6.0 Python 3.7.0 OpenCV …
K-Meansクラスタリングは、与えられたデータを自動的に分類するアルゴリズムであるクラスタリングの一種で、クラスタの平均を用い、与えられたクラスタ数k個に分類する手法です。(Wikipedia >> k平均法) cv2.kmeans()を用いるとK-Meansクラスタリングが簡単…
word2vecでコパアメリカ 日本vsチリ戦の敗因を分析します。word2vecは文章中の単語をベクトル化する技術で、関連する単語の抽出や単語同士の類似度を調べたり単語の線形計算ができるようになります。ベクトル化処理をするためには単語の区切りを示す必要があ…
scikit-learnは機械学習用ライブラリで以下のアルゴリズムが使用できます。 classification（識別：教師あり学習） clustering（分類：教師なし学習） regression（回帰：教師あり学習） dimensionality reduction（次元削減,主成分分析：教師なし学習） cla…
word2vecは文章中の単語をベクトル化する技術で、関連する単語の抽出や単語同士の類似度を調べたり単語の線形計算ができるようになります。ベクトル化処理をするためには単語の区切りを示す必要があるため、先に文章を分かち書きします。手順は以下の通りで…
写真から人間と猫の顔検出をします。OpenCVにはあらかじめいくつかのHaar特徴ベースCascade型分類器による機械学習データ(検出器)が付属しており、その学習データとオブジェクト検出関数を用いることで、顔検出が簡単に実現できます。 やること ファイル名を…
