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Python

Pythonでmodel.fitするときの引数の意味がわからない?Sequential()で作ったモデルについて解説

シーケンシャルモデルの作成 PythonのKerasライブラリで提供されるSequential()関数は、シーケンシャルモデルを作成するためのものです。Sequentialモデルは、各レイヤーが次のレイヤーの入力として順番に処理される非常に...
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簡単に学ぶPythonのLogisticRegression!初心者でもわかる使い方とは?

linear_model.LogisticRegressionは、ロジスティック回帰モデルを構築するためのクラスです。ロジスティック回帰モデルは、2値分類問題を解くために用いられる機械学習アルゴリズムの一つです。 以下は、linear_mo...
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Pythonで配列を自在に操ろう!array.reshapeの使い方

一発で配列の形状を変更!array.reshapeのスマートな使い方 array.reshapeの使い方 array.reshape() は、NumPyの多次元配列(ndarray)の形状を変更するための関数です。引数に新しい形状を指定する...
Python

PythonのNumPyで配列を扱う方法〜Arrayの基礎知識

NumPyのArrayについて基礎知識を身につけよう NumPy array の特徴 NumPy は、高速で効率的な数値計算を行うための Python ライブラリです。その中でも、numpy.array は、多次元配列を効率的に扱うことがで...
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【超入門】PythonのNumPy dot関数で簡単に行列計算をしてみよう

numpy.dot()は、2つの配列のドット積(内積)を計算する関数です。ドット積とは、2つの配列の対応する要素の積の和であり、2つの配列が同じ次元である必要があります。ドット積の計算方法は以下のようになります。 numpy.dot(a, ...
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Pythonで高速に行列演算を実現!numpy.linalg.lstsq関数の使い方と特徴

Pythonのlinalgパッケージは、線形代数に関する機能を提供しています。その中でも、lstsq関数は、最小二乗法により線形方程式の近似解を求めることができます。以下にlstsq関数についての詳細を説明します。 lstsq関数について ...
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Python初心者必見!for文の使い方とコツを解説

Pythonにおけるfor文は、繰り返し処理を行うための構文です。リストやタプル、文字列、辞書などのイテラブルオブジェクト(要素を一つずつ取り出せるオブジェクト)を対象に、要素を一つずつ取り出しながら処理を行います。 一般的なfor文の書式...
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初心者でもわかる!PythonのNumpy arrangeで簡単に配列を作成しよう

Numpy で 配列を作る場合の便利な方法 連続した数で配列を作る numpyのarange()は、指定された範囲内で等間隔の数値を生成する関数です。引数には、開始点、終了点、ステップ幅が指定できます。 以下は、arange()の基本的な使...
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グラフ作成の悩みを解消!Pythonのpylabで使えるlegend styleを使ったグラフの作り方

Python pylabのlegend style 簡単な使い方 pylabはMatplotlibのモジュールの一つであり、グラフ作成に便利な機能を提供しています。その中のlegend()関数は、グラフ内に凡例を追加するために使用されます。...
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【解説記事】Pythonのnumpy polyfitを使って1次関数の係数を求めよう!

PythonのNumPyパッケージには、多項式回帰の計算を行うためのpolyfit関数が用意されています。1次回帰を行う場合は、polyfit関数にx座標のデータ、y座標のデータ、そして回帰の次数を指定して実行します。 具体的には、以下のよ...
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