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【Scikit-learn】手書き数字のデータセットでSVCとKNeighborsClassifierを検討［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を使って、自分で作った手書き数字から実際にどの数字なのか予想させてみました。 その機械学習モデルとしては「LinearSVC」を使ってきました。 この手書... -
【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（実施編）［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の手書き数字のデータセットを使って、自分で作った手書き数字の予想をするための画像などの準備をしました。 今回は画像を読み込み、データセットを機械学習させ、予想するというプ... -
【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なる... -
【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。 ということで今... -
【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。 ... -
【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（解像度の低... -
【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。 ということでまずはデ... -
【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理解... -
【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、この関数が一体どうい... -
【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って...