Entries from 2017-08-09 to 1 day

sckit-learn データセットを使った機械学習 分類編2 分類器を使った分類

用いる分類器の種類・k近傍法 ・サポートベクターマシン(線形) ・サポートベクターマシン(ガウシアンカーネル) ・決定木 ・ランダムフォレスト ・AdaBoost ・ナイーブベイズ ・線形判別分析 ・二次判別分析サポートベクターマシン サポートベクターマシ…

Matplotlibで画像を表示

from PIL import Image from matplotlib import pylab as plt # 画像の読み込み img = np.array( Image.open('####.jpg') ) # 画像の表示 plt.imshow( img )

sckit-learn データセットを使った機械学習 分類編1

digitsデータセット読み込み表示 from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits() #読み込みデータ表示 #digits.dataが入力データ #digits.targetが判別結果 print(digits.data) [[ 0. 0. 5. ..., 0. 0. 0.] [ 0. 0. 0. ..., 10. 0. 0.] [ 0.…

python zip( )の使いかた

リスト内包表記 Python 2.7 [a+b+c+d for (a, b, c,d) in zip(list1, list2, list3, list4)] Python 2.7 list1 = [1,2,3] list2 = [2,3,4] list3 = [5,6,7] for (a, b, c) in zip(list1, list2, list3): print a, b, c Python 2.7 for (a, b, c) in zip(list…