シェルスクリプトマガジン

機械学習ことはじめ(Vol.73掲載)

筆者:川嶋 宏彰

本連載では、機械学習の基礎となるさまざまな手法の仕組みや、それらの手法のPythonでの利用方法を解説していきます。今回は「確率モデル」による機械学習である、ガウス分布を用いた教師あり学習と教師なし学習の手法を紹介します。

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図2 二つの特徴量を抽出して散布図をプロットするPythonコード

図4 各クラス(ペンギン種)の体重分布をプロットするPythonコード

図6 1次元での決定境界を求めるPythonコード

図8 2次元ガウス分布とその等高線を表示するPythonコード

図10 2次元ガウス分布の等高線と元データの散布図を表示するPythonコード

図12 2次の識別による決定境界を表示するPythonコード

図15 ガウス分布によるデータの生成をするPythonコード

図18 混合ガウス分布によるソフトクラスタリングをするPythonコード