統計と機械学習

前回はSVMで尻腐れ症を予測しました。 今回は実験計画法を用いて各変数の影響を考えたいと思います。変数はそれぞれ結果に影響があるのか、計算してみます。 実験計画法について簡単に説明すると、これまで機械学習でやっていたのは、データセットから出...

前回はトマトの尻腐れ症を決定木で分類してみました。 今回は分類方法を決定木ではなくSVM(Support Vector Machine)で分類していきます。 決定木はそれぞれの変数を右か左かで分けていきますけど、SVMは変数空間全体を滑らか...

今回は機械学習の話。 トマトの尻腐れ症の発症を予測してみようという話です。 入力データは日照、活力剤、初期に化成の３項目。 結果は発症（Onset）と未発症（Safe）として、 これを機械学習で学習させ、発症か未発症かを予測してみようという...

以前k-means法でクラスタリングを試したのですが、入力データを標準化せずに実施したので今回は標準化してやってみます。 参考にしたのは以下の書籍。 須藤秋良（2020）『スッキリわかる Pythonによる機械学習入門』インプレス. まずは...

以前このブログで作物の高さを数量化1類で分析しました。 このとき多重共線性について書いたのですが、化成肥料も液肥もなしの場合の話をしていなかったので今回記事にします。 詳細は以前の記事に譲るとして、まず前回の分析対象のデータは以下となってい...

そろそろパソコンを新調したいというときはこちらもどうぞ。安さと機能のバランスが取れたPCを紹介しています。 a.btn_02 { display: block; text-align: center; vertical-align: mid...