1章 IoTの登場人物 省略 2章 電子工作への第一歩 SWITCHSCIENCE社のESP32開発ボードを購入 ピンヘッダの半田付け完了 ARduinoをinstall version = 1.8.9 ESP32ボード情報設定完了 通常USBケーブルを接続するとUSBシリアルドライバが 自動installされるはずで…

3.4.1.2 固有顔による特徴量抽出 結果 3.4.2 非負値行列因子分解（NMF） 3.4.2.1 NMFの合成データへの適用 結果

3.4.1.2 固有顔による特徴量抽出 結果 23%の的中率 データをPCAにかけてから分類させてみる 結果 31%に向上

3.4.1.2 固有顔による特徴量抽出 結果

3.4.1.1 cancer データセットのPCAによる可視化 結果 3.4.1.2 固有顔による特徴量抽出 結果

3.4.1.1 cancerデータセットのPCAによる可視化 結果 30次元から2次元に削減されている 描画した結果

3.4 次元削減、特徴量抽出、多様体学習 3.4.1.1 cancerデータセットのPCAによる可視化 結果、よくわからない

教師あり学習における前処理の効果 結果 ちゃんと前処理をすると 結果 正規分布で前処理 結果

3章 教師なし学習と前処理 3.1 教師なし学習 結果 3.3.2 データ変換の適用 結果、75%と25%に分割 minmaxに変換 結果 変換した結果