機械学習– tag –

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力...

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に分類していくので、かゆいと...

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話となりま...

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