ビデオ: 実践Deep Learning：Deep Learningで行う予測 #2 2025
予測モデルの作成を開始するために必要なすべてのツールとデータが用意できたら、楽しいことが始まります。一般に、分類タスクの学習モデルを作成するには、以下の手順が必要です。
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データを読み込みます。
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クラシファイアを選択します。
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モデルをトレーニングします。
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モデルを視覚化します。
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モデルをテストします。
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モデルを評価する。
ロジスティック回帰とSVM（Support Vector Machine）分類モデルの両方は、Irisデータセットを使用するとかなり良好に機能します。
エディタの選択
あなたの系譜研究のためのソースの種類 - ダミー
あなたが大部分の人のようであれば、自分自身についてたくさん。どのように誕生日を知っていますか？あなたは明らかにそこにいましたが、信頼できる証人であるという条件には達していませんでした。これが主要な情報源が役立つところです。ほとんどの人は、証拠を作成するのを手伝ってくれた証人たちがいました。
はカトリック教徒が創造することができますか？ - ダミー
カトリック教会は1963年まで火葬を禁止しました。カトリック信仰は、聖霊の寺院としての身体と、身体の復活に対する信仰と、体はそのままです。さらに、カトリック教会は、創世記（3：19）からラインを引いた。...
エディタの選択
プラクティスダミーのための小学校の教育 - ダミー
試験（5017）は、あなたが初等教育に関して知っておくべき広範な範囲を網羅しています。 Praxis Elementary Education：Content Knowledge試験（5018）を受験している場合は、それがカバレッジを主な4つの主題分野の内容に限定していることに注意してください...
Praxis Core for Dummiesチートシート - ダミー
あまりにも興奮する前に、実際にプラクシスを欺く方法については実際にはありません。それは本当に試験準備のための最も効率的な方法です。しかし、 "準備シート"はそれに同じリングを持っていません。あなたが何をしているのか知っていれば、不正行為は必要ありません。
プラクシス初等教育試験 - エネルギーと物質 - ダミー
プラクシス初等教育試験の科学セクションエネルギーと物質の相互作用に関する質問を含んでいる可能性があります。エネルギーは物質と相互作用することができるいくつかの方法があります：音：空気の問題を通過する振動によって作られた波。振動が速いほど、音程が高くなります。
エディタの選択
RootsWeb。 com一目で - ダミー
RootsWeb。 comは系統学者のためのよく確立されたオンラインコミュニティです。それは長い間されており、様々な演出を行ってきました。数年前、それは祖先の一部となった。 com家系であり、Ancestryと密接に関連しています。一方、祖先です。 RootsWebは、コレクションの蓄積を維持するためにサブスクリプションに大きく依存しています。 comは寛大さに大きく依存しています...
系譜研究へのショットガンアプローチ - ダミー
あなたはおそらく、系譜情報さて、あなたは電話帳を見て、あなたが研究している姓をみんなに電話することから始めることができます。しかし、一部の人々がテレマーケティングについてどのように感じるかを考えると、これは推奨される戦略ではありません。あなたの姓で見つけた人に大量のメールを送信する...
| 葉の長さ | 葉の幅 | 花弁の長さ | 花弁の幅 | 標的クラス/標識 |
|---|---|---|---|---|
| 5。 1 9 9。 1。 4 990。 2 999 Setosa（0）999。 0 9 9。 2 994。 7 9 7。 4 999 Versicolor（1）999。 3。 3 9。 0 9992。 Virginica（2） | パラメータがC = 1のロジスティック回帰モデルはその予測において完全であったが、C = 150のSVMモデルおよびロジスティック回帰モデルはただ1つの予測を欠場した。確かに、両方のモデルの高精度は、線形に分離可能なデータ点に非常に近い小さなデータセットを持つ結果です。興味深いことに、C = 150のロジスティック回帰モデルは、C = 1のものよりもよく見える決定面プロットを有していたが、より良い結果を出せなかった。テストセットが非常に小さいことを考慮すると、それほど大きな問題ではありません。訓練セットとテストセットとの間の別のランダムな分割が選択された場合、結果は容易に異なる可能性がある。 | <！これは、サンプリングの効果、トレーニングとテストセットの選択がモデルの出力にどのように影響するか、モデル評価で複雑さを増すもう一つの原因を明らかにする。クロスバリデーション技術は、ランダムサンプリングがモデルのパフォーマンスに与える影響を最小限に抑えるのに役立ちます。 | 非線形分離可能なデータを持つより大きなデータセットの場合、結果はさらにずれることが予想されます。さらに、データの複雑さとサイズのため、適切なモデルの選択がますます難しくなります。理想的なフィットを得るためにパラメータを調整する時間を大幅に費やす準備をしてください。 | 予測モデルを作成するときは、いくつかのアルゴリズムを試し、データに最も適したものが見つかるまでパラメータを完全に調整します。次に、その出力を互いに比較します。 |