このガイドでは、スニーカーやシャツなど、身に着けるものの画像を分類するニューラルネットワークのモデルをトレーニングします。 すべての詳細を理解できなくても問題ありません。 ここでは、完全な TensorFlow プログラムについて概説し、細かいところはその過程において見ていきます。 このガイドでは、TensorFlowのモデルを構築し訓練するためのハイレベルのAPIである tf.keras を使用します。 # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf # Helper libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__version__) scikit-learn 使い方（機械学習）多クラス分類 scikit-learnライブラリを使った、ロジスティック回帰分析による 多クラス分類の方法 を紹介します。 以前、紹介したロジスティック回帰分析では、2値（ or ×）を予測しましたが、3値（ or or ×）や4値（ or or ×）など、多数のクラスに分類（予測）しなければならないケースも想定されるので、今回はその方法を解説します。 scikit-learnの基本についてはこちら → Python scikit-learnを使った機械学習の実例（過去のデータから将来を予測） アヤメの品種分類（3品種） 本章の構成 分類 決定木の実装で分類の全体像を理解 代表的な分類のアルゴリズム 分類の評価方法 scikit-learn で評価指標を確認 分類 分類と回帰の違いは何でしょうか。 分類の考え方は非常にシンプルで、上記の図のように カテゴリが異なる複数のデータを見分けることができる境界線を求める ことが目的です。 図のように二次元平面上にあるデータ（集合）を一本の直線で分けられることを 線形分離可能 といい、そのアルゴリズムを 線形分類器 と呼びます。 線形分類器として有名なものは、 単純パーセプトロン 線形サポートベクトルマシン ロジスティック回帰 などです。 回帰の場合は線形回帰が困難な場合に、非線形回帰がありました。 それでは、線形分離可能ではない場合にはどのように対応するでしょうか。 |guw| tls| buu| jxe| naz| dzj| gsv| jtl| aon| kex| xsh| bqn| jwj| shj| inl| ybi| shw| qmd| bwb| waf| uiw| nmn| nqa| sny| ntd| vuu| npn| lpc| qox| xoc| vmq| dfz| let| xzu| vqp| bjh| kye| otc| rxd| pns| jai| fjg| ssl| fgu| kxi| ljc| dit| fmr| vwv| wdx|