機械学習・ディープラーニング | メサイア・ワークス

タイタニックデータ(性別・客席クラス・運賃の３要素だけ)を使って、生き残ったか機械学習(決定木)で判定してみる。

2023年10月10日に admin が投稿

タイタニックデータ(性別・客席クラス・運賃の３要素だけ)を使って、生き残ったか機械学習(決定木)で判定してみる。参考URL 【機械学習】決定木のPython実践・可視化｜Decision Tree [crayon-66 続きを読むタイタニックデータ(性別・客席クラス・運賃の３要素だけ)を使って、生き残ったか機械学習(決定木)で判定してみる。→

2023年9月29日に admin が投稿

国のオープンデータ(e-Stat)を使って、pythonでデータ分析してみる。男性比率が高い都道府県別ランキングを出力してみた。茨城県・栃木・埼玉と北関東が多い。マイルドヤンキー文化圏？参考URL https://qi 続きを読む国のオープンデータ(e-Stat)を使って、pythonでデータ分析してみる。男性比率が高い都道府県別ランキングを出力してみた。茨城県・栃木・埼玉と北関東が多い。マイルドヤンキー文化圏？→

2022年8月23日に admin が投稿

タイタニック号ですらややこしいので、めっちゃシンプルな機械学習モデルをpythonで書いてみた。入力=点数、出力=合否で、点数から合格点を推測する！ 60点以上なら合格の学習データから、機械学習モデルを作ってみる。特徴続きを読むタイタニック号ですらややこしいので、めっちゃシンプルな機械学習モデルをpythonで書いてみた。入力=点数、出力=合否で、点数から合格点を推測する！→

2022年6月6日に admin が投稿

Google Colaboratoryで、株価を取得して、グラフ化する。 https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2107/27/news006.html 1, 国と銘柄コ続きを読む Google Colaboratoryで、株価を取得して、グラフ化する。→

2022年6月6日に admin が投稿

機械学習でタイタニック号の生存者を予測する。同じ40歳でも、金持ち女性は生き残れたけど、労働階級男性は死亡！悲しいけど、これが現実なのよね…。機械学習のhello,worldプログラミング(アヤメの品種を推測する。４つ続きを読む機械学習でタイタニック号の生存者を予測する。同じ40歳でも、金持ち女性は生き残れたけど、労働階級男性は死亡！悲しいけど、これが現実なのよね…。→