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scikit-learn 学習:機械学習入門?

2019-05-08 :  PCクリニック
前(2019-05-01)の記事:
人工知能(artificial intelligence:AI) とか、・・・」から、・・・・・


機械学習の学習をしようと思い立った。

1つ、「【機械学習初心者向け】scikit-learn・・・・・
に従ってみる。

曰く、

  scikit-learnのアルゴリズム・チートシートで紹介されている手法を
  全て実装し、解説してみました。

  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

  【得られるもの】模擬データを用いて、各手法を使用したミニマム・シンプルな
  プログラムが実装できるようになります。
  アルゴリズムの詳細な数式は理解できませんが、だいたい何をやりたいのか、
  意図と心、エッセンスが分かります。

  アルゴリズムマップの手法をひとつずつ実装・解説します。
  コード全部載せるのは大変なので、各内容の詳細はブログに掲載しております。

  詳細な数式を掲載しているのではなく、初学者がエッセンスをつかめるような
  説明を目指して記事を執筆しました。



  クラス分類問題・教師あり学習

  まずはじめにWindows PCにJupyter Notebookとscikit-learnを導入し、
  Pythonで機械学習する環境を整えます。
  そして、「大規模なデータ」の線形なクラス分類手法であるSGD(stochastic
  gradient descent)というアルゴリズムを実装・解説します。
  模擬データとしては、有名なワインの分類データを使用します。
  ワインの色や成分から、ブドウの品種を分類します。

  SGD|Python、scikit-learnで機械学習を実装

  ・・・・・
  ・・・・・


と云うことで、リンク先を見てみた。


  「SGD(クラス分類)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第1回】


  本シリーズでは、Pythonを使用して機械学習を実装する方法を解説します。

  また各アルゴリズムの数式だけでなく、その心、
  意図を解説していきたいと考えています。


  第1回では
   ・PCにPythonの機械学習環境をそろえる方法
   ・クラス分類のSGDを実装する方法
   ・SGDのやりたいこと
  について、解説します。


  Pythonで機械学習環境を構築

  まずはじめに手元のPCで機械学習をする環境を構築します。
  今回はWindowsで説明します。

  ①「Anaconda」をPCにインストールします。
  ・・・・・
  ・・・・・

  ②Anacondaで入っていない外部ライブラリをインストールします。
  ・・・・・
  ・・・・・
  mlxtendは機械学習結果をプロットするのに使用します。

  ③ Windowsのスタートメニューからjupyter notebookを選び、・・・
  ・・・・・
  ・・・・・


と云うことで、

早速、

  「conda-forge / packages / mlxtend 0.13.0」  win-64 v0.12.0
から、
  conda install -c conda-forge mlxtend
で、インストール

6ヶダウンロードして、
1ヶ:mlxtendが追加され、
4ヶ:ca-certifictaes、certifi、conda、openssl がアップデート。
そして、
natplotlib が SUPERSEDED by a higher-priority channel
       優先度の高いチャンネルでサポート???

結果、1ヶ増えて、310 パッケージがインストール済み。

※※※
 昨年(2018-12-12)の記事:
 「Anaconda 学習:MayaVi 導入」の後、・・・
 一度、全面的に Anaconda ( Python ) の更新インストールを行っているので、
 309 パッケージになっていた。
※※※


本日は、ここまで。


Anaconda ( Python ) / scikit-learn 学習は続く。


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
お帰りに投票して頂けるとなお嬉しいです。 ⇒

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