Python: Let’s create Philosopher Conversations Using a Generative LSTM Network ver. 4

I. What will we learn? Let’s create Philosopher Conversations using a Generative LSTM Network. We can learn how to create them with Python from the post: Creating Philosopher Conversations Using a Generative LSTM Network II. Clone the repository on GitHub If you have an account for GitHub and …

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MachineLearning: 機械学習の始め方3/3 ver. 3

機械学習の始め方1/3 機械学習の始め方2/3 機械学習の始め方3/3 I.KNNによる機械学習   前回に引き続き次の解説を学びます。   Machine Learning in R for beginners   II.KNN   用いるモデルは散布図上の「距離の近さ」で分類するKNNです。 トレーニングで得た判定ルールを残りの1/3のデータに適応して、適切に判定されているかを確認し、正しく判定している割合を算出します。 間違いが多いなら、さらに多くのデータでトレーニングしたり、散布図上の近隣3個の花の種類で判定していたのを近隣5個に増やすことが考え…

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MachineLearning: 機械学習の始め方2/3, r ver. 5

機械学習の始め方1/3 機械学習の始め方2/3 機械学習の始め方3/3 I.KNNによる機械学習   次の解説にしたがって、KNN(k-nearest neighbors)を学びます。   Machine Learning in R for beginners   II.データ   サンプル・データirisを用います。ガクの長さと幅と花びらの長さと幅、それぞれの種別(Versicolor,  Setosa, Virginica)のデータです。 次のRunをクリックしてください。データが表示されます。       I…

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