ブログ｜いけいけ機械学習

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str()を利用するようです。

#
# coding: utf-8
#

for i in range(0,11):
print(str(i)+"番目")

0番目
1番目
2番目
3番目
4番目
5番目
6番目
7番目
8番目
9番目
10番目

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math.gcd() を使うようです

#-*- coding:utf-8 -*-

import math

a =12

b = 8

print(math.gcd(a, b))

4

が表示されます

スパース(線形)モデリング

・線形モデルでは、特徴量の数が多いと、汎化性能が落ちる

・そのため予測に寄与しないと判断した重みを、0 にし、

その特徴量を利用しない方法が、スパース（線形）モデリング

・この手法を利用したのが

Lasso、Elastic Net

前処理の例

1. データクレンジング

不要なデータや変数を取り除く、など

2.欠損データの処理

3.外れ値の処理

4.正規化処理

アンサンブル学習

複数のモデルを作り、

・分類は多数決

・回帰は平均など

を用いて結果を判定する。

学習の手法として、次の２つがある。

・バギング　各モデルを並列に学習

・ブースティング　各モデルを逐次学習