2018年11月

Python MNISTデータセットでマシンラーニングに挑戦しよう

はじめに画像の分類の分野で、Tensorflow、Kerasが活用されています。画像分類の予測精度がずば抜けて高く、注目されています。ここでは、MNISTと呼ばれる画像のデータセットを使って、ディープラーニングを行ってみましょう。

Python scipy2 様々な分布(t分布、カイ二乗分布、二項分布、ポアソン分布)をプロットする。

皆さんこんにちはALEXです。当サイトでは”プログラミングと統計の融合”が重要なテーマです。今回は、統計の分野…

Python Fizzbuzzを書いてみよう

みなさんこんにちはALEXです。今回はFizzbuzz問題を解いてみましょう。 これはプログラマの採用試験にも出たりするもので、正解を知らなくでもプログラミングの基礎ができていれば書けるものです。Fizzbuzzって?1から100までの数をカウントしていきます。 ・3の倍数が出たらFizz! ・5の倍数が出たらBuzz! ・3と5の倍数が出たらFizz

Python scikit-learn4 決定木分析

はじめに 皆さんこんにちは、ALEXです。今回はscikit-learn編「決定木」分析です。これまでiris…

Python 関数とメソッド

皆さんこんにちはALEXです。今回は関数とメソッドについて解説します。関数とメソッドは混同しやすく戸惑ってしまう方も多いと思います。違いを理解して、それぞれ適した使い方を学びましょう。関数基本的な関数のコードを記します。def first_function():

Python Scikit-learn4 クラスタリング分析(k-means法)

みなさんこんにちはALEXです。Python の機械学習ライブラリの scikit-learnシリーズの第4弾 を用いてクラスタリング分析をご紹介します。  クラスタリング分析ラベル付けがなされていないデータに対し、近い属性を持ったデータをグループ化する手法です。例をあげると、下に示すデータの活用方法がのような知られています。

Python scipy1 インストールから正規分布の確率密度関数をプロットする

はじめに皆さんこんにちは。ALEXです。Pythonのライブラリの中でデータサイエンティストに絶対必須なライブラリはScipyです。Scipyは数学計算のライブラリが非常に豊富で、数学計算、統計処理のライブラリがたくさん用意されています。全部理解して覚えるのはプログラムの知識だけでなく数学的知識も必要になるのですが、全部使える方はデータサイエンティストのなかであまりいら

Python scikit-learn3 線形回帰(重回帰)分析

はじめに数量などの連続値をとる目的変数を予測するのに役立つのが回帰分析です。前回記事でscikit-learnを使ったボストン住宅データを使って単回帰分析を行いました。

Python イテレータ

皆さんこんにちは。今回はイテレータについて勉強しましょう。イテレータを基礎講座に扱ってよいのか?と思いますが当塾では基礎に含めています。まずはイテレータを理解するために必要な用語から解説します。  コンテナリスト、タプル、辞書、セットなど要素を格納できるオブジェクトをまとめてコンテナと呼んでいます。正式に定義されているものではありませんが通例的に用いら

Python for文を使ったループ処理

皆さんこんにちは。ALEXです。今回はfor文を使ったループ処理について学びます。 C言語等では、カウンタ変数を使って記述していますが、Pythonではカウンタ変数は使用しません。以下のような記述をします。for 変数名 in イテラブルオブジェクト: 処理とてもシンプル