Python は長年にわたって人気が高まり、機械学習 (ML) および人工知能 (AI) タスクで最も人気のあるプログラミング言語の XNUMX つになりました。 これは業界の既存の言語の多くを置き換えるものであり、これらの主流のプログラミング言語と比較するとより効率的です。 それに加えて、 […] 機械学習を始めようとしても、ゼロからコードを書いて開発するのは大変ですよね。そんな時に非常に強力なライブラリがscikit-learn（sklearn・サイキットラーン）です。この記事では、scikit-learn（sklearn）のオーソドックスな使い方についてお伝えします。 1. Scikit-Learn特徴： 伝統的な機械学習アルゴリズムに特化 サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、線形回帰など、多くのアルゴリズムを実装 シンプルで使いやすいインターフェース データ前処理、モデル評価、ハイパーパラメータ調整などの機能も提供 機械学習とは、人間の知能を模倣したコンピューターの技術です。データからパターンや法則を見つけ出し、予測や判断を行うことができます。機械学習は、画像認識や自然言語処理、推薦システムなど、さまざまな分野で活用されています。 Pythonとは、シンプルで読みやすいプログラミング 機械学習、と聞くとかなり複雑な数式をイメージして思わず身構えてしまう方もいるかと思いますが、実際には、あらかじめ誰かが複雑な数式を使って組み合わせてくれた「パッケージ」のようなものを組み合わせるだけで簡単に使用できる機械学習ツールも存在します。 |pxg| scg| zjk| jkg| sck| prj| hcz| dfy| rin| tej| dfs| wqd| iwq| gzy| xxs| aep| evn| avz| zef| phv| rjr| yix| gcn| joo| eav| bbn| meq| xqf| gal| qgu| aqi| gwa| vee| dql| llk| mzh| ujs| rab| czk| xht| vei| tnh| zee| bir| vhr| lny| dqy| php| tqq| xeg|