畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の復習です。 画像データの配列 まずはデータを準備します。実際は画像データを前処理するところからやりますが、今回は省略します。 高さh、幅w、チャンネル(色)ch、データの個数nとすると、データの形状は(n, ch, h, w…

SVMによるデータ分類を行います。 トレーニングデータの準備 6割のデータで学習し、4割のデータでテストする場合 学習実行 テストを実行 予測結果を可視化 1割のデータで学習し、8割のデータでテストする場合 学習実行 テストを実行 予測結果を可視化 トレー…

次元削除にて膨大なデータの主成分を探す。固有値分解はここで使います。 データセット読み込み 入力とラベルに分ける データの整形 PCAを実行 結果の表示 結果のプロット データセット読み込み import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.p…

ロジスティック回帰による線形クラス分類は、特徴量からクラス分けを行うために使う。 データの用意 正規化 プロット 学習 結果の可視化 データの用意 method note np.random.multivariate_normal([平均], [今日分散], 生成数) ランダムな多次元正規乱数の生…