PythonのディープラーニングフレームワークであるPyTorchはネットワークモデルをモジュール化して使うとわかりやすいコードになります。ここでは初心者向けにクラスの使い方と、簡単な線形ネットワークを例にモジュール化の方法を紹介します。
続きを読むPyTorchのネットワークモデルをクラスで書く時のメモ
線形回帰
PyTorchのネットワークモデルを使って線形回帰をする方法
ディープラーニングのフレームワークであるPyTorchを学ぶために、まずは超簡単な線形回帰問題を解いてみます。ここではtorchのネットワーク構築方法、最適化モデル選択、損失関数の設置方法と基礎的な使い方を紹介します。
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。
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