「Kaggle」のデータセット「Kickstarter Projects」にて、更に精度を向上させるためにほかの説明変数についても検討します。 これまでの流れは以下にまとめてあるのでご参照ください。 oregin-ai.hatenablog.com 1.【仮説１】'country' によって成功、失敗が…

「Kaggle」のデータセット「Kickstarter Projects」にて、ロジスティック回帰で分類するところまできたので、とりあえず実装コードをまとめておこうと思います。 これまでの流れは以下の記事をご参照ください。 oregin-ai.hatenablog.com 1.ロジスティック回…

現在取り組み中の「Kaggle」のデータセット「Kickstarter Projects」にて、分類に採用する説明変数を選択したので、ロジスティック回帰で分類していきたいと思います。 0.これまでの続きなので、ライブラリのインポートや、データ読み込み、データの前処理が…

前回から取り組み始めた「Kaggle」の過去問「Kickstarter Projects」にて、分類に採用する説明変数を選択していきたいと思います。 0.前回の続きなので、ライブラリのインポートや、データ読み込み、データの前処理が実施されている前提です。前回をご覧にな…

以前、「Kaggle」のアカウントを作成したものの、何から手をつけていいかわからず放置していたので、まずは、「Kernels」を使ってみたいと思います。 パソコンよりも高性能だと聞いているので、楽しみです。 0. まずは、「Kaggle」にログインして、「Kernels…

今回は、pandasでDataFrameから情報を取得してみます。 前回は、DataFrameを作成しましたが、今度は、DataFrameから色々な情報を取得する処理を確認していきます。 では、早速試してきます。 0. まずは、numpyライブラリとpandasライブラリをimport。 「impo…

今回は、pandasでDataFrameを扱ってみたいと思います。 DataFrameは、エクセルのように二次元のデータを、行（レコード）と列（項目、カラム）でラベルをつけて、扱えるオブジェクトです。 pandasは、１行のレコードや、１列のカラムを扱う、Seriesというオ…

今回は、matplotlibで複数のグラフを描いてみます。 データの前処理等を行うにも、数字の羅列だけを見るよりもグラフ化した方が見通しがよくなるので、必須の処理になります。 では、早速試してきます。 0. まずは、お約束のnumpyライブラリとmatplotlibライ…

今回は、Numpyで乱数を取得する方法を学びます。 randamモジュールを利用することで、様々な乱数を取得することができます。 では、早速試してきます。 0. まずは、お約束のnumpyライブラリをimport。 「import numpy as np」とすることで、「np」にて参照し…

今回は、Numpyで行列の作成と変形を学びます。 arrayオブジェクトを利用することで、行列の作成と変形が超簡単にできてしまいます。 では、早速試してきます。 0. まずは、お約束のnumpyライブラリをimport。 「import numpy as np」とすることで、「np」に…

今回は、Numpyで行列のブロードキャストルールを学びます。 arrayオブジェクトのスカラー演算は、各成分に対する演算となります。 これがブロードキャストルールと呼ばれるとのこと。 では、早速試してきます。 0. まずは、お約束のnumpyライブラリをimport…

今回は、Numpyで行列を扱ってみます。 行列は、Numpyのarrayオブジェクトを利用して簡単に扱うことができます。学生の頃、行列の計算には悪戦苦闘していたので、逆行列も簡単に計算できるNumpyは、もはや、神ツールの域に感じました。では、早速イジっていき…

今回は、matplotlibに挑戦してみたいと思います。 matplotlibとは、データを可視化してみやすくしてくれるグラフを描いてくれるライブラリということで、機械学習のプログラミングの結果や、途中経過を理解するのに必需品のライブラリです。 0. まずは、matp…

今回は、Numpyに挑戦してみたいと思います。 Numpyとは、多次元配列を使いやすくしてくれるライブラリということで、機械学習のプログラミングには、もってこいのライブラリです。 また、乱数や、Sin,Cos,Tanなどの数値計算も簡単にできるので、すごく重宝し…