Début des études: samedi 7 décembre Livres utilisés: Miyuki Oshige "Details! Note d'introduction à Python3 »(Sotech, 2017)
Résumé de [Classification des caractères manuscrits (Ch.16 / p.396)](10ème jour), Terminé jusqu'au [Boston House Price Analysis (Ch.16 / p.408)](Day 11) [Reading]
・ Tenez bon (divisez les données d'entraînement selon un certain rapport et divisez-les en données d'entraînement et données de test.) Cependant, si la disposition des données n'est pas uniforme, de bons résultats d'apprentissage ne seront pas obtenus. Dans ce cas, shufflesplit est utilisé pour mélanger les éléments en fonction de la division. -La validation croisée est l'une des méthodes d'analyse effectuées à l'aide de la répartition aléatoire. Comment diviser les données utilisées pour l'entraînement à chaque fois, sélectionner un bloc différent et répéter lorsque le nombre de données disponibles n'est pas suffisant
-Implémentation du traitement "retour" pour prédire la corrélation. ・ Quand j'ai procédé selon le livre, j'ai trouvé un endroit où une erreur s'est produite. La fonction n'a pas été définie car le module n'a pas été importé. Bien qu'il ait été correctement décrit dans le résumé final, il n'a pas été décrit au milieu du processus, donc si vous continuez sans réfléchir, il restera probablement bloqué. Même si vous le remarquez juste, vous pouvez sentir une petite croissance.
Avec le contenu ci-dessus, le livre ci-dessus a été lu.
Bien que j'aie lu le livre ci-dessus, j'y travaille parce que je veux établir fermement les bases à cette toute première étape. C'est un programme qui crée une chose étape par étape tout en recevant un guide, et il est très étudiant car vous pouvez produire sous un aspect différent de l'étude en utilisant des livres. Il y a 5 cours d'apprentissage Python au total, et j'en ai terminé jusqu'à 4 en une journée aujourd'hui. En plus de Python, il y avait des cours sur Java, Ruby et Git, donc je l'ai trouvé très utile pour les débutants.
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