ついにWATLABブログから書籍「いきなりプログラミングPython」が発売しました！
Pythonで機械学習をする第一歩として、過去に単一の説明変数から目的変数を予測する単回帰分析を習得しました。 今回は同じくscikit-learnを使って複数の説明変数を扱う重回帰分析を紹介します。
続きを読むPython機械学習！scikit-learnによる重回帰分析
Python/sklearnで学習データの前処理！標準化と正規化
機械学習を使って学習や予測を行う際は、データの前処理は欠かすことのできないプロセスです。ここではデータの標準化と正規化の概要と必要性、Pythonとscikit-learnによるコーディング例を紹介します。
続きを読むPython/matplotlib3Dプロット!面と散布図を作成
Pythonのグラフ描画ライブラリであるmatplotlibは論文で使われるレベルで世間に認知されています。さらに、通常の2Dグラフプロットコードに少し手を加えるだけで3Dプロットも簡単なコードで実現可能です。 いくつかの例題を用いて、matplotlibによる3D散布図の作成方法を紹介します。
続きを読むPython機械学習！scikit-learnによる単回帰分析
Pythonで機械学習をする時の第一歩として線形回帰問題があります。ここでは線形回帰の中でも最も簡単な単回帰分析のPythonプログラミングを通して最初の一歩を踏み出します。
続きを読むPython/Pandasの基本操作!データフレーム行列の取扱い
Pandasは機械学習を行う場合に多用することになるPython用の強力なデータ分析ツールです。様々な機能を全てマスターするのは時間がかかりますが、ここではよく使う基本操作として、内容を絞って実例とともに紹介します。
続きを読む【G検定の学習】3度のAIブーム整理!過去の終焉理由と研究の動向
JDLAが主催するG検定では人工知能（AI）の歴史や動向に関する設問も出題されます。ここでは、第3次AIブームの現代から過去を振り返ることでそれぞれのブームの要点と関連情報をまとめていきます。
続きを読む【G検定の学習】人工知能(AI)の定義と分類を整理！
日本ディープラーニング協会JDLAが主催するG検定合格を目標に、シラバスに記載されている「人工知能(AI)とは？（人工知能の定義）」について学習した内容をまとめます。
続きを読むPythonで文字認識!Tesseract/PyOCR導入と例題
プログラムによる自動文字認識は訓練データが必要であるため一般にハードルが高い技術です。しかし、Googleが開発したTesseract-OCRとPyOCRを組み合わせれば誰でも無料でPythonによる文字認識プログラミングを実現することができます。ここでは関連ソフトのインストール方法と例題の実行方法を紹介します。
続きを読むPython/seabornで行列散布図!ペアプロット方法と設定
行列散布図（ペアプロット）は大量の変数間の関係を一望できるため大変有用なデータ可視化手法です。しかし、表計算ソフトやPythonのmatplotlibを使ってペアプロットを作成するには思いのほか膨大な労力を要します。ここではseabornというライブラリを使い、わずか数行でペアプロットを描画する方法を紹介します。
続きを読む「機械力学ハンドブック」を技術プログラマにオススメする3つの理由
朝倉書店から出版されている「機械力学ハンドブック」は、振動の基礎から始まり、必要な数学知識、制御、計測や解析方法までの全般を網羅している書籍です。技術プログラマが知っておいた方が良い知識が豊富なので、その観点を紹介します。
続きを読む