逻辑回帰による二値分類入門
線形回帰や多項式回帰を学んだ後、次に取り組むべきはロジスティック回帰（Logistic Regression）です。これは主に二値分類問題を解くための手法で、「ある事象が起こるか否か」を確率的に予測します。たとえば、商品が売れるかどうか、患者が特定の病気に罹患しているか、といった「Yes/No」の判断に広く使われます。
ロジスティック回帰の特徴
ロジスティック回帰は名前 ...
7月24日 21:21 投稿
分類器の選択と評価：多クラス分類におけるロジスティック回帰の実装
はじめに
前回の記事では、料理データセットの前処理（クリーニングとバランシング）を完了しました。今回は、複数の分類アルゴリズムを用いてモデルを構築し、特定の材料の組み合わせから料理の国籍を予測するタスクに取り組みます。この過程で、異なる分類アルゴリズムの評価と比較を行い、タスクに最適なモデルを選択する方法を学びます。
分類アルゴリズムの選択
Sci ...
6月20日 19:36 投稿
ディープラーニングによる猫画像分類モデルの構築
必要なライブラリ
本プロジェクトでは、以下のライブラリを使用します。
NumPy: Pythonでの科学計算のための基本ライブラリ
H5py: H5形式のファイルに保存されたデータセットと対話するためのライブラリ
Matplotlib: Pythonでグラフを描画するためのライブラリ
PIL: 画像処理のためのライブラリ
SciPy: 画像処理のための追加機能を提供するライブラリ
プロジェクトの概 ...
5月14日 13:30 投稿