機械学習にはさまざまなアルゴリズムがありますが、大きく分けて線形モデルと非線形モデルがあります。そして、これを区別することが脱機械学習初心者に向けた第一歩となります。まずは線形・非線形モデルの違いと使い分けについて説明し、後半でPythonプログラミング言語による実装例を紹介します。...

KNN（k近傍法）とk-means（k平均法）は名前が似ているため、混同されがちです。KNNもk-meansもグループ分けのために行うのですが、KNNが教師あり学習であることに対して、k-means法は教師なし学習です。教師ありとなしの違いは、正解ラベル（正解データ）があるかないかとなります。教師あり・教師なし学習に関...

サポートベクターマシンとは？ サポートベクターマシンはSVM(Support Vector Machine)とも呼ばれる機械学習のアルゴリズムです。特に2000年~2010年頃までは非常に注目されており、ディープラーニングが登場する前はとても人気のあるアルゴリズムでした。 分類だけでなく、サポートベクターレグレッション...

この記事は、人工知能（AI）がどのような仕組みでできているかのイメージを持てることを目的に執筆している。特に、AIや機械学習を学び始めた初学者に向けて書いている。まとめとして記事の最後に、ワインの品質予測を行うプログラミングコード例を記載している。今回はランダムフォレストというアルゴリズムを使用する。 機械学習は、現在...

決定木とランダムフォレストを学ぶと、機械学習への理解が一気に進む。機械学習初心者は決定木とランダムフォレストを理解すると上級者への未知が開けてくる。...

圧倒的に利用されているレコメンドエンジン 世界的ECサイト「Amazon.com」で買い物をしていると、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という表示をよく見かけます。筆者もよくこの仕組で提案された商品をAmazon.comで購入しています。確かに、自分がほしい商品に近いもの提案してくれているように感じます...

現在のデータサイエンスとAIの中核技術は機械学習と呼ばれるものです。機械学習は、データからルールやパターンを発見することができます。そして、データからルール・パターンを発見する方法には、大きく分けて教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3種類があるのです。以下ではそれらについて説明し、プログラミング言語Pythonによ...

データサイエンスやAIの学習はハードルが高いと思われがちです。実際、ある程度ハードルは高いのですが・・・（笑）。ここでは、ビジネスパーソンがデータサイエンスやAIを自分の仕事・業務に活用するレベルを想定します。したがって、データサイエンスの専門家になるレベルは想定していません。 ビジネスパーソンのための最短コース Py...

R言語とPytonの比較を、両方を利用した筆者がわかりやすく記述しています。RとPythonの違いに触れ、RとPythonに適している人を説明しています。...

2013年に、統計学ブームというものがあった。「統計学が最強の学問である」（西内啓、ダイヤモンド社）がベストセラーとなったように、書店に赴くと統計学に関する書籍がそこかしこに並んでいた。テレビでも統計学に関する特集が組まれるほどだった。現在ではそのブームも落ち着きを見せたように思う。しかしだ。この統計学ブームは、弱火で...

今回は、エクセルと比較をして、R言語でクロス集計を行う方法をご紹介します。 クロス集計を使う目的 クロス集計は、データの傾向を様々な角度から把握するために行います。具体的には、縦軸と横軸を決めます。 ※直感的に把握をしたいなら図を描くのも有効です。 使用するデータ R言語に最初から登載されているiris（あやめ）データ...

Python言語をオンライン上（クラウド上）で実行可能。もちろんインストール不要。...

R言語をオンライン上（クラウド上）で実行可能。もちろんインストール不要。...