地理ラボ　データ分析

機械学習手法

: 機械学習

カテゴリ変数の変換（one-hot encodingなど）

コード, 機械学習手法

機械学習において特徴量としてカテゴリ変数（質的変数）を扱うためには、学習に適した形に変換する必要があります。このページでは、one-hot encodingをはじめとするカテゴリ変数の変換方法につい ...

: 機械学習

特徴量スケーリング（正規化・標準化など）

コード, 機械学習手法

機械学習において特徴量の間のスケールを揃えることを特徴量スケーリングといいます。特徴量スケーリングを行うことで、モデルの学習時間短縮や予測精度向上を図ることができます。このページでは、特徴量のスケ ...

: 機械学習

線形回帰における２つのアプローチ（最急降下法と正規方程式）

コード, データサイエンス手法, 機械学習手法

データの変動をモデル化して説明する手法の１つとして線形回帰があります。線形回帰は比較的シンプルな回帰モデルであり、解釈性の高いモデルです。このページでは、実測値（データ）と予測値（回帰直線）の誤差 ...

: 機械学習

最急降下法による線形回帰

機械学習手法, 機械学習理論

線形回帰を行う手法の１つとして最急降下法があります。最急降下法では探索的に最も当てはまりのよい回帰直線を求めることができるため、正規方程式を用いる場合よりも少ない計算量で解くことができます。このペ ...