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手書き文字認識の実装をしてみる、その3(文字認識アルゴリズムの実装)【Python、機械学習】

ぼくの以前の記事の「その1」、「その2」の記事により、MNISTデータセットの読み込みならびに手書き文字のイメージをコンピュータが理解できる形に変換することを説明しました。 今回はそれらを元に、手書き文字のイメージがどの数字を示しているかを、コンピュータに判断させるアルゴリズムの構築を行います。
2019.12.20
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VSCodeの便利なショートカットを紹介するよ。【Mac版:初心者向け】

最近元気なVSCode。ぼくも以前はAtomを使っていましたが、dotinstallさんに言われるままに乗り換えて、今は断然VSCode派です。そんなVSCodeでコードを書く時に知っていれば便利なショートカットをさくっと紹介します。
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手書き文字認識の実装をしてみる、その2(手書き文字イメージをコンピュータが理解できる形に変換)【Python、機械学習】

前回の記事では、MNISTデータセットの解説とそのダウンロード、セーブ、ロードの方法を具体的に解説いたしました。今回は手書き文字のイメージをコンピュータが理解できる形に変換する方法をお話ししていきます。
2020.01.28
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手書き文字認識の実装をしてみる、その1(MNISTデータセットの説明とダウンロード)【Python、機械学習】

手書き文字を(実際には0から9までの10個の一桁の数字)を機械学習の手法を用いてコンピューターに認識させる方法を解説していく3連の記事の1番目です。今回は1番目の記事として、今回使用するMNISTデータセットの説明とそのダウンロードの方法をお話しします。
2020.01.26
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【最も簡単・丁寧解説】Matplotlibで日本語を使う方法解説【Jupyter Notebook】

matplotlibでグラフのタイトルや凡例に日本語を使うと、文字化けして「□□□□□□□□」(とうふ)のような表示になり、頭を抱えておられるのではないでしょうか。 そこで今回は、ターミナルて何?という初心者の方も、問題なくご理解いただけるように、懇切簡単・丁寧に日本語を使えるようにする方法を解説いたします。
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【Jupyter Notebook】Matplotlibで2次元グラフを描こう【その4:ヒストグラム応用編】

今回は「【Jupyter Notebook】Matplotlibで2次元グラフを描こう【その3:ヒストグラム基礎編】」の続編として【その4:ヒストグラム応用編】として複数のグループの値を一つのヒストグラムに表示する方法と、近似曲線をヒストグラムに追加する方法を説明します。
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Python sklearnのデータセット【datasets】について(その1:トイデータセット)

sklearnの中には、機械学習やデータ解析に使えるデータセットがいくつかロードして使えるように準備されています。今回はその中で、比較的小さなデータセットである「トイデータセット」と説明します。
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【Jupyter Notebook】Matplotlibで2次元グラフを描こう【その3:ヒストグラム基礎編】

今回は、Jupyter Notebook上でMatplotlibを使って、ヒストグラムの基礎的な書き方を説明していきます。
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初めての機械学習【分類と回帰】について(教師あり学習の場合を例に)

機械学習の勉強を始めて、いろいろな専門用語に出会うと思うのですが、その中の一つに「回帰」という言葉があります。この文字からはなかなか内容が推測できず、戸惑う方がおられるのではないでしょうか。今回は教師あり学習に例にとり、その大きな2つのタイプである分類と回帰、特に回帰の意味について少し掘り下げてお話ししていきたいと思います。
2019.09.02
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【Jupyter Notebook】Matplotlibで2次元グラフを描こう 【その2:棒グラフ】

今回は前回の「折れ線グラフ・散布図」に引き続き、Jupyter Notebook上で、グラフィック用の標準ライブラリーである「Matplotlib」を使って、「棒グラフ・円グラフ」を描いていきたいと思います。
2019.08.28
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