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PyTorchのネットワークモデルを使って線形回帰をする方法
重回帰分析
Pythonサポートベクターマシンで回帰分析！SVRの概要と実装
機械学習ではサポートベクターマシン(SVM)が非常に優秀な分類性能を示しますが、SVMはサポートベクター回帰(SVR)として回帰問題にも適用が可能です。ここではSVRの概要とPython/scikit-learnによる実装までを紹介します。
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。
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