2019年10月28日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Pythonでランダムフォレストを実行する方法 Pythonを使ってランダムフォレストを実行してみます。 決定木分析を基調とした手法なので、先に決定木分析の記事を読んで頂いてからの方が分かりやすいかもしれません。 Pythonによる決定木分析 ランダムフォレストとは […]
2019年10月20日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 PythonによるSVM(サポートベクターマシン)の実行 Pythonで機械学習のひとつSVM(サポートベクターマシン)を実行してみます。 1963年に基礎理論が発表されてから未だに使用される事の多い、機械学習の代表的手法です。 サポートベクターマシンとは 以下のように、座標平 […]
2019年10月5日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Python+Doc2Vecで似た意味を持つ文章を調べる 以前、単語をベクトル化できる技術「Word2Vec」を用いて似た意味を持つ単語を調べてみました。 今度は、文章をベクトル化できる技術「Doc2Vec」を用いて、似た意味を持つ文章を調べてみます。 Python+Word2 […]
2019年9月8日 / 最終更新日 : 2024年9月17日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Python+Word2Vecで似た意味を持つ単語を調べる 文章中に含まれる「単語の使われ方」を見て、そこから単語同士の類似性を測ってみます。 そのためには単語を数字のベクトルで表現する必要があるのですが、今回はGoogleが2013年に発表した「Word2Vec」という技術を用 […]
2019年9月3日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Pythonによる非階層型クラスタリング(k-means法) 非階層型クラスタリングの代表的手法である「k-means法」をPythonで実行してみます。 k-means法の理論についてはこちらの記事をご覧ください。 非階層型クラスタリング「k-means法」の計算過程 ファイルの […]
2019年8月31日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 「次元削減」の意味と活用方法 様々な場面で大活躍するデータ分析手法、「次元削減(次元圧縮)」とは一体何でしょうか。 また、どのように使うのでしょうか。 本記事では、次元削減の基本的な内容について整理しました。 Pythonで次元削減を行う方法について […]
2019年8月19日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Pythonによる決定木分析の実行方法 データ分析手法のひとつ「決定木分析」をPythonで実行してみます。 決定木分析は経営の意思決定などビジネスで活躍することの多い手法です。 しかし、Excelでは実行できないためか一般的に用いられているシーンはそこまで見 […]
2019年7月27日 / 最終更新日 : 2024年9月17日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Pythonによるロジスティック回帰分析 例えば、スマホアプリを作ってリリースはしたものの、一体、どんなユーザが登録してくれるのか。 性別、年齢・・・など、一体どんな傾向を持った人がユーザ登録してくれる傾向にあるのか。 それが分かれば様々なマーケティングの手が打 […]
2019年7月14日 / 最終更新日 : 2024年6月16日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Pythonによる階層型クラスタリングの実行方法 階層型クラスタリングをPythonで実行してみましょう。 scipyのclusterというパッケージを使えば非常に簡単に作成することが出来ます。 階層型クラスタリングの理論についてはこちらをご覧ください。 階層型クラスタ […]
2019年7月9日 / 最終更新日 : 2024年9月17日 Takuma Nishimaki 学習用記事 Pythonによる重回帰分析 Pythonで重回帰分析を行ってみます。 先にPythonによる単回帰分析の記事を読んでいただいたほうが分かりやすいかもしれませんが、こちらのみ読んでいただいても分かるようにはしております。 また、今回もstatsmod […]
