インターネット・アカデミーは「機械学習のためのPython – 決定木とランダムフォレスト（scikt-learn）」を公開しました。
＃＃＃
皆さん、こんにちは。
南波真之（なんばさねゆき）と申します。
私はエンジニアではない文系の人間ですが、Pythonの可能性やデータ分析を使った仕事に興味があります。
前回は、分類手法の代表の1つでもあるサポートベクターマシン（SVM）について、サンプルデータから実際にSVMを作ってみることを取り上げてきました。
SVMとは機械学習のアルゴリズムで、2つのクラス（データのグループ）の分類を行うことを基本的な目的として利用します。分類のための境界線とそれに最も近い各クラスのデータ（サポートベクター）の間の距離が最も大きくなる（マージンの最大化）ような境界線（決定境界線）を引くということです。
この続きは以下をご覧ください
(リンク »)
皆さん、こんにちは。
南波真之（なんばさねゆき）と申します。
私はエンジニアではない文系の人間ですが、Pythonの可能性やデータ分析を使った仕事に興味があります。
前回は、分類手法の代表の1つでもあるサポートベクターマシン（SVM）について、サンプルデータから実際にSVMを作ってみることを取り上げてきました。
SVMとは機械学習のアルゴリズムで、2つのクラス（データのグループ）の分類を行うことを基本的な目的として利用します。分類のための境界線とそれに最も近い各クラスのデータ（サポートベクター）の間の距離が最も大きくなる（マージンの最大化）ような境界線（決定境界線）を引くということです。
この続きは以下をご覧ください
(リンク »)
本プレスリリースは発表元企業よりご投稿いただいた情報を掲載しております。
お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。
お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。
