機械学習初心者が学習しているリンク一覧

機械学習初心者の自分が、勉強のために集めた情報です。皆様のお役に立てれば。

回帰分析

題名	リンク
リッジ回帰	LINK

決定木

題名	リンク
決定木分析	LINK
決定木とランダムフォレスト	LINK
How to Handle Imbalanced Classes in Machine Learning(事前データ処理)	LINK
不均衡なデータへの対応メモ	LINK

scikit-learn

題名	リンク
RandomForestClassifierのパラメータ	LINK
GridSearchCV	LINK
make_classification(データ発生関数)	LINK
.predict_proba(クラスに分類される確率を表示)	LINK
feature_importances_(ランダムフォレストで特徴量の重要度を評価する)	LINK
scikit-learnで混同行列を生成、適合率・再現率・F1値などを算出	LINK
GridSearchCVの評価指標にユーザ定義関数を使用する方法	LINK

KERAS

題名	リンク
mnist.load_data()MNIST (手書き数字データベース)	LINK
to_categorical(例:0->[0,0,0],1->[0,1,0],2->[0,0,1]に変換)	LINK
Sequentialモデル	LINK

用語

題名	リンク
交差検証(cross validation)	LINK
ハイパーパラメーター	LINK
ROC,ACU	LINK
特徴量	LINK
学習曲線	LINK
ROC曲線	LINK
混合行列	LINK

トピック

題名	リンク
2段階学習によるperformance metrixの改善	LINK