7.3.1 トイデータセットに対するBoW 結果 7.3.2 映画デビューのBoW

7章 テキストデータの処理 7.1 文字列として 結果 結果

6章 アルゴリズムチェーンとパイプライン 6.2 パイプラインの構築 結果 6.3 パイプラインを用いたグリッドサーチ 結果

5.3.2.2 偏ったデータセット 結果、90%の精度 実際に決定木で学習させてっみる 結果,92%の精度

5.2.3.2 グリットではないサーチ空間 結果

5.2 グリッドサーチ 5.2.1 単純なグリットサーチ 結果 5.2.2 パラメータの過剰適合の危険性と検証セット 結果 5.2.3 交差検証を用いたグリットサーチ 結果 5.2.3.1 交差検証の結果の解析 結果

5.1.3.4 グループ付き交差検証 結果

5.1.3.1 交差検証のより詳細な制御 結果 シャッフルするオプション 結果 5.1.3.2 1つ抜き交差検証 結果 5.1.3.3 シャフル分割交差検証 結果

5章 モデルの評価と改良 ロジスティック回帰による学習 結果 0.88程度 5.1 交差検証 5.1.1 scikit-learnでの交差検証 結果

4.5 自動特徴量選択 4.5.1 単変量統計 結果、もとからある特徴量30にnoiseとして50の特徴量を追加した ものをSelectPercentileの引数percentil=50で全体の特徴量80を50%に減らして 80*.5=40にしている どの特徴量が選択されたか 可視化 4.5.2 モデルベース特…

4.4 単変量非線形変換 結果 これをリッジ回帰で学習 結果 学習データをlogを使って変換させる 結果0.622->0.875に上昇

4.3 交互作用と多項式 結果 結果 多項式特徴量 結果 4.4 単変量非線形変換 省略

電流センサによる電流値の測定 電気負荷をかけていない状態 電気負荷をかけている状態 一番高いところで電流値に変換すると 17.44(A)実効値に換算すると17.44/1.414=12.33(A) 電気負荷は1300WのポットなのでOKかと

4.1.2 数値でエンコードされているカテゴリ 結果 get_dummiesでエンコーディングしてみる Integer Feature列はエンコーディングされていない 数値を文字列数値に変換する 結果 4.2 ビニング、離散化、線形モデル、決定木 結果 ビニング特長量を用いた線形回…

4章 データの表現と特徴量エンジニアリング ワンホットエンコーディング（ダミー変数） 結果 pandasのget_dummies関数を使ってワンホットエンコーデイングする 結果、カラムが7つから46に増えた

3.5.4.3 顔画像データセットを用いたアルゴリズムの比較 顔画像データセットのk-meansによる解析 結果 凝縮型クラスタリングによる画像 結果

顔画像データセットのDBSCANによる解析 ほぼ左向きの画像 ほぼ右向きの画像 これはバラバラ これもバラバラ 正面の顔かな 合ってないけど右向きかな 合ってないけど左向きかな だいたいあっているけど正面向き プーチンと小泉ですか正面向き バラバラですが…

3.5.4.3 顔画像データセットを用いたアルゴリズムの比較 顔画像データセットのDBSCANによる解析 結果

3.5.4.2 正解データを用いないクラスタリングの評価 結果、KMeansが一番になった。

3.5.4 クラスタリングアルゴリズムの比較と評価 3.5.4.1 正解データを用いたクラスタリングの評価 結果 DBSCANが一番良いみたい

3.5.2 凝縮型クラスタリング 結果（クラスタ数３を指定） 結果（クラスタ数４を指定） 3.5.3 DBSCAN 結果 データセットをmake_moonsにする 結果、きれいに分かれた eps=0.2と減らす 結果、バラバラになる eps=0.7にする 結果、１つになる

3.5.1.1 k-meansがうまくいかない場合 結果,距離だけでみているからうまく分離できていない？ 3.5.1.2 ベクトル量子化、もしくは成分分解としてのk-means 結果

複数回の測定データをまとめて送信 回路は変わらず 黄色い部分は本とは変更した。 結果 0回目 1回目 2回目 3回目 4回目 5回目 送信回 グラフ

低消費電力な端末を開発する 単純な間欠動作の実装 結果

クラウドサービスへのデータ送信 Ambientへデータ送信ESP32とセンサーはそのまま 結果、ちょっとタイムラグがあるがほぼリアルタイム かなり簡単、一発でできた

3章 温度・湿度を可視化する デジタルセンサで温度と湿度を測る 結果 温度、湿度の変換式はメーカーのデータシートに書かれている（英語）

3.5.1.1 k-meansがうまくいかない場合 結果 これはうまくいっているようですが 結果

クラスタリング 結果 クラスタの数を２つと５に指定した場合 結果

3.4.3 t-SNEを用いた多様体学習 結果 t-SNEを適用 結果、きれいに分かれている

3.4.3 t-SNEを用いた多様体学習 結果