初心者

Python

次元削減手法のまとめ(PCA, t-SNE, UMAP)

この記事は次元削減法であるPCA, t-SNE, UMAPをまとめた記事になります。具体的には「次元削減法とは?」、「主な次元削減手法」、「各手法のアルゴリズム」、「Pythonで実行」について説明しています。
Python

【Pythonコード付】UMAPについてわかりやすく解説

この記事はUMAPについてわかりやすく解説した記事になります。具体的には「UMAPとは?」、「なぜUMAPが必要なのか」、「UMAPのアルゴリズム」、「Pythonで実行」について詳細に解説しています。
Python

【Pythonコード付】t-SNEについてわかりやすく解説

この記事は次元削減法であるt-SNEについて解説した記事です。具体的には「t-SNEとは?」、「t-SNEが必要な理由」、「t-SNEのアルゴリズム」、「Pythonで実行」について解説しています。
Python

ICEによりデータごとの特徴量と予測値の関係を捉える

この記事は機械学習モデルにおける特徴量と予測値の関係を捉える手法としてICEについて説明した記事になります。具体的には「特徴量と予測値の関係」、「ICEとは」、「ICEとPDの違い」、「ICEとPDの実行」、「因果関係としての解釈」、「参考書籍」について解説しています。
Python

PFI(Permutation Feature Importance)による機械学習モデルの解釈

この記事はPFIによる機械学習の解釈についてまとめた記事になります。具体的には「特徴量重要度と機械学習モデルの解釈」、「PFI」、「GPFI」、「特徴量重要度と因果関係」、「参考書籍」についてまとめています。
Python

【初学者向け】サポートベクターマシン(SVM)についてわかりやすく解説

この記事は初学者の方でもわかりやすいようにSVMを解説しています。具体的には「SVMとは?」、「SVMのアルゴリズム」、「Pythonでの実装」について解説しています。
Python

【Pythonコード付き】CSVを入力するだけで主成分分析(PCA)を実行

この記事はCSVを入力するだけで主成分分析が実行できるコードの説明をしています。具体的には「PCAとは?」、「実装コードの仕組み」、「実装コードとその説明」について解説しています。
Python

【初心者向け】主成分分析(PCA)についてわかりやすく解説

この記事は主成分分析(PCA)について解説した記事になります。具体的に「主成分分析とは?」、「主成分分析のアルゴリズム」、「Pythonでの実行方法」、「オススメ書籍」について説明した記事になります。
Python

【オススメ】データサイエンス・データ分析の参考書3選

この記事はデータサイエンス・データ分析の参考書3選について紹介しています。具体的には「Python2年生 データ分析の仕組み」、「Pythonによるデータ分析の教科書」、「Python 実践データ分析100本ノック」について紹介しています。
Python

ベイズ最適化のオススメ参考書2冊

本記事はベイズ最適化のオススメ参考書2冊についてまとめた記事になります。具体的には「Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析」、「ベイズ最適化 適応的実験計画の基礎と実践」の2冊について紹介しています。