「2019年09月」一覧

Kaggleで300カラム(列)もあるデータを見つけた。こんなに列があるとデータの傾向を見たりするのが大変になります。そんなときに役立つのが、主成分分析(PCA)です。この記事では、sklearnのPCAライブラリーを使って主成分分析を使って次元削除する方法を解説します。

機械学習。過学習の対策の一つとしてscikit-learnのライブラリーであるRFE(Recursive feature elimination)を使った次元削除の方法を紹介したいと思います！

matplotlibを使って、図の中にtext(テキスト)を配置しました。 すると、文字が重なってしまいました。 試行錯誤してい...

数式で絶望した人の救済処置的な本です。高校レベルの数学の能力で、本を読むことができます！

３次元配列を扱うことになったのですが、直感的なイメージができず頭の中が混乱してしまいました。 そんなときは、時系列の天気予報のように行列が複数あると考えると良いかもしれません。