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【Scikit-learn】手書き数字のデータセットで自分で作った手書きの数字を予想(準備編)[Python]
【機械学習ライブラリScikit-learn】 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで手書き数字のデータセットをLinearSVCモデルを使って機械学習を試してみました。 その結果、かなり良い精度で予想してくれるという結果が得られました。 となると試してみたく... -
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【Scikit-learn】手書き数字のデータセットでLinearSVCモデルを検討[Python]
【機械学習ライブラリScikit-learn】 前回、手書き数字のデータセットのための機械学習モデルを何にしたらよいか、アルゴリズム・チートシートで確認しました。 その結果、まずはLinearSVCを試してみるのが良さそうだという結論に至りました。 ということ... -
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【Scikit-learn】手書き数字のデータセットの機械学習モデルを検討[Python]
【機械学習ライブラリScikit-learn】 前回、Matplotlibのimshowに関して解説を行いました。 今回からはScikit-learnの手書き数字のデータセットの機械学習を進めていきたいと思います。 と言っても、手書き数字のデータ、つまりは画像の機械学習になります... -
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【Python】imshowで二次元リストを画像表示:補完(interpolation)
【Matplotlibで二次元リストを画像表示】 前回、Matplotlibライブラリのimshowのうち、カラーマップの範囲指定、アスペクト、開始位置を解説しました。 今回は補完(interpolation)というオプションを使ってみたいと思います。 補完とは荒い画像(解像度... -
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【matplotlib】imshowで二次元リストを画像表示:カラーマップの範囲指定(vmin、vmax)、アスペクト(aspect)、開始位置(origin)[Python]
【Matplotlibで二次元リストを画像表示】 前回、Matplotlibライブラリのimshowのうち、データ形式とカラーマップ、透明化を解説しました。 今回はカラーマップの範囲指定、アスペクト比、開始位置に関するオプションを見ていきましょう。 ということでまず... -
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【matplotlib】imshowで二次元リストを画像表示:入力データ形式とカラーマップ(cmap)、透明化(alpha)[Python]
【Matplotlibで二次元リストを画像表示】 前回、Matplotlibライブラリのmatshowの解説をしました。 今回はその元となった関数「imshow」の解説を行っていきたいと思います。 ただこのimshowは結構色々なオプションがあるので、使いそうなものや私が試して... -
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【matplotlib】matshowで二次元リストを画像表示[Python]
【Matplotlibで二次元リストを画像表示】 前回、機械学習ライブラリScikit-learnの手書き数字のデータセットに含まれるデータを画像表示してみました。 そこでMatplotlibの中で二次元リストを画像表示する関数「matshow」を使いましたが、この関数が一体ど... -
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【Scikit-learn】手書き数字のデータセットのデータを画像化[Python]
【機械学習ライブラリScikit-learn】 前回、機械学習ライブラリScikit-learnの手書き数字のデータセットの解説を行いました。 ただ手書き数字のデータセットということで、画像のデータセットだと期待していたのですが、残念ながら数値データになってしま... -
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【Scikit-learn】手書き数字のデータセットを確認[Python]
【機械学習ライブラリScikit-learn】 前回、前々回はちょっと寄り道してMatplotlibで円グラフを表示する方法を解説しました。 今回から再度、機械学習ライブラリScikit-learnに戻り、新しいデータセットに挑戦していこうと思います。 ということで今回から... -
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【matplotlib】円グラフを表示する基本とラベル表示、デザインの変更の仕方[Python]
【Matplotlibで円グラフを表示】 前回まで機械学習ライブラリScikit-learnの糖尿病患者のデータベースを色々といじってきました。 その中で円グラフを使う場面があったのですが、とりあえず最低限の使い方だけ紹介して、詳しい解説を後回しにしていました...