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Scikit learn のチュートリアル vol.3

こんにちは。 Scikit learn の本家をたどり、User Guide を１から順に進めてます！ vol.3では、Linear Model の 1.1.5. Elastic-Net にトライします！ 1.1. Linear Models1.1.4. 以前の説明はこちらをご覧ください。 1.1.5. Elastic-Net Elastic-Net は、scikit-learnライブラリ内の線形モデルの1つであり、複数の回帰問題を同時に解決するためのモデルです。このモ

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    • Scikit learn のチュートリアル vol.2

      こんばんは。 Scikit learn の本家をたどり、User Guide を１から順に進めてます！ 前回に引き続き、本日は vol.2と題して、Linear Model の 1.1.4. Multi-task Lasso にトライします！ 1.1. Linear Models1.1.1 ~ 1.1.3. はこちらをご覧ください。 1.1.4. MultiTaskLosso MultiTaskLasso は、scikit-learnライブラリ内の線形モデルの1つであり

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      • Scikit learn のチュートリアル vol.1

        Scikit learn の本家をたどり、User Guide を１から順にやってみます！ Git hub の data set 使った example も紹介します( ^ω^ ) 1.1. Linear Models1.1.1. Ordinary Least Squares LinearRegressionは、線形回帰モデルを実装したクラスです。線形回帰は、データの特徴量と目的変数の間の線形な関係をモデル化するために使用される統計的な手法です。 例： ＜補足＞ fi

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        • python 初めの一歩

          python を実行するには？ インタラクティブシェル（対話型シェル）を使う方法: ターミナル（コマンドプロンプト）を開いて、pythonと入力し、Enterキーを押すと、Pythonのインタラクティブシェルが起動します。ここでコマンドを入力して実行することができます。 スクリプトファイルを実行する方法: Pythonコードをテキストエディタで書き、.pyという拡張子で保存します。ターミナル（コマンドプロンプト）を開き、スクリプトが保存されているディレクトリに移動し

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