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機械学習

k-means法のpythonによる実装とクラスター数の決定方法 エルボー法、シルエット分析

この記事ではk-means法の仕組みと、実装方法について述べます。また、k-means法は分類するクラスター数はあらかじめ与える必要がありますが、最適なクラスター数を決定する方法として、エルボー法とシルエット分析を紹介します。
機械学習

labelImgのインストール方法と使い方

labelImgというツールを使うと、YOLOなどの物体検出に使用する学習画像データセットが簡単に作成できます。この記事では、labelImgのインストール方法と使い方について述べます。
プログラミング

YOLO v5で物体検出と学習をする方法 Google Colabで動作

この記事ではPythonで物体検出をおこないます。物体検出とは、画像内のどこに何が写っているかを検出する技術のことです。今回はそんな物体検出を簡単に試すことができる「YOLO v5」をGoogle Colabで動作させます。
プログラミング

matplotlibで日本語文字化けの対処法 japanize

この記事は、matplotlibで日本語を表示させるための備忘録です。対処法としては、japanize-matplotlib をpipインストールすれば良いです。
プログラミング

Google ColabでTA-Libを使う方法

google colabでtalibを使う方法と、yahoo_finance_api2、mplfinanceで株価データを可視化します
プログラミング

kerasで学習画像のデータ拡張をする ImageDataGenerator

本記事ではkerasのImageDataGeneratorを使用して、データ拡張をする方法を述べます。
プログラミング

GCPでJupyterを使ってみる AI Platform Notebooks

AI Platfrom NotebooksでJupyter labを使う方法と、Anacondaでライブラリを新しく追加する方法を述べます。
確率・統計学

正規分布

正規分布の期待値、分散、積率母関数や各種性質を導出します
プログラミング

【Python】Plotlyでwireframeを作成する

この記事はplotlyでwireframeを作成する際の備忘録です。plotlyはインタラクティブなグラフを簡単に作ることができるライブラリで、グラフをグリグリ動かすことができます。plotlyでは、matplotlibのplot_wireframe()のようなワイヤーフレームを可視化する関数が見つからなかったので、つくってみました。
機械学習

線形回帰〜重回帰分析の理論とPythonのフルスクラッチ、scikit-learnによる実装〜

この記事では、複数の説明変数と目的変数の関係をモデル化する重回帰分析と、回帰係数を求める正規方程式の導出を行います。また、Pythonによるフルスクラッチとscikit-learnによる実装も行います。