Python

値の立方根を見つける必要がある場合は、SciPyライブラリにある関数を使用できます。 「cbrt」関数の構文 scipy.special.cbrt(x) 「x」は、「SciPy」ライブラリの「special」クラスに存在する関数「cbrt」に渡されるパラメータです。これが例です- 例 from scipy.special import cbrt my_cb = cbrt([27, 89]) print("The cube roots are :") print(my_cb) 出力 The cube roots are : [3. 4.4647451] 説明 必要なパッ

辞書を使用してシリーズデータ構造を作成する方法と、インデックス値、つまりシリーズにカスタマイズされたインデックス値を指定する方法を理解しましょう。 ディクショナリは、マッピングの種類の構造（キーと値のペア）を持つPythonデータ構造です。 例 import pandas as pd my_data = {'ab' : 11., 'mn' : 15., 'gh' : 28., 'kl' : 45.} my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl'

要素にインデックスを付け、それらの位置インデックス値を使用してそれらにアクセスする機能は、特定の値にアクセスする必要がある場合に大きな目的を果たします。 特定のインデックスから値を取得するために、系列データ構造をインデックスにする方法を見てみましょう。 例 import pandas as pd my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45] my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl', 'wq', 'az'] my_series = pd.Seri

以前は、演算子「：」を使用してスライスを使用しました。これは、系列構造から上位の「n」要素を抽出する場合に使用されます。後で表示される一連の要素に範囲を割り当てるのに役立ちます。 例を見てみましょう- 例 import pandas as pd my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45] my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl', 'wq', 'az'] my_series = pd.Series(my_data, index = my_ind

固有ベクトルと固有値は、多くの状況で使用されます。ドイツ語で「Eigen」という言葉は、「自分自身」または「典型的」を意味します。固有ベクトルは「特性ベクトル」とも呼ばれます。データセットに対して何らかの変換を実行する必要があるが、データセット内のデータの方向が変更されてはならないという条件が与えられたとします。これは、固有ベクトルと固有値を使用できる場合です。 正方行列（行数が列数に等しい行列）が与えられると、固有値と固有ベクトルは次の方程式を満たします。 固有ベクトルは、固有値を見つけた後に計算されます。 注 −固有値は3次元以上でもうまく機能します。 SciPyは、これらの

離散フーリエ変換（DFT）は、空間データを周波数データに変換するのに役立つ数学的手法です。 高速フーリエ変換（FTT）は、空間データの離散フーリエ変換を計算するために設計されたアルゴリズムです。 空間データは通常、多次元配列の形式です。周波数データとは、特定の期間における信号または波長の数に関する情報を含むデータを指します。 「SciPy」ライブラリを使用してこのDFTを実現する方法を見てみましょう。 グラフはmatplotlibライブラリを使用して作成され、データはNumpyライブラリを使用して生成されます- 例 From matplotlib import pyplot as pl

スカラー関数の最小値を見つけることは最適化問題です。最適化問題は、ソリューションの品質を向上させるのに役立ち、それによって、より高いパフォーマンスでより良い結果をもたらします。最適化問題は、カーブフィッティングやルートフィッティングなどにも使用されます。 例を見てみましょう- 例 import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize import numpy as np print("The function is defined") def my_func(a):    return a

SciPyライブラリを使用すると、複雑な科学計算を高速かつ高効率で実行できます。ネルダーミードアルゴリズムは、単純探索アルゴリズムとも呼ばれます。 これは、パラメーター推定の問題や統計上の問題を解決するために使用できる最高のアルゴリズムの1つと見なされています。関数の値が不確実であるか、それに関連するノイズが多い状況でこのアルゴリズムを使用することに関連しています。 このアルゴリズムは、統計で頻繁に発生する不連続関数を処理するためにも使用できます。これは単純なアルゴリズムであり、理解も簡単です。多次元の制約のない最適化の場合に、非線形関数のパラメーターを最小化するために使用されます。 時

Scikit-learnは、一般にsklearnとして知られ、機械学習アルゴリズムを実装する目的で使用されるPythonのライブラリです。 オープンソースのライブラリであるため、無料でご利用いただけます。統計モデリングを実行するためのさまざまなツールを提供するため、強力で堅牢です。これには、Pythonの強力で安定したインターフェースの助けを借りて、分類、回帰、クラスタリング、次元削減などが含まれます。このライブラリは、Numpy、SciPy、およびMatplotlibライブラリに基づいて構築されています。 以下に示すように、「pip」コマンドを使用してインストールできます- pip in

一般にsklearnとして知られているScikit-learnは、機械学習アルゴリズムを実装する目的で使用されるPythonのオープンソースライブラリです。 これには、Pythonの強力で安定したインターフェースの助けを借りて、分類、回帰、クラスタリング、次元削減などが含まれます。このライブラリは、Numpy、SciPy、およびMatplotlibライブラリに基づいて構築されています。 データをロードする例を見てみましょう- 例 from sklearn.datasets import load_iris my_data = load_iris() X = my_data.data y =

データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。 Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。 KDEとも呼ばれるカーネル密度推定は、連続確率変数の確率密度関数を推定できる方法です。 この方法は、ノンパラメトリック値の分析に使用されます。 「distplot」を使用しているときに、引数「kde」がTrueに設定され、「hist」がFalseに設定されている場合、KDEを視覚化できます。 Pythonでカーネル

大量に存在するデータは適切に処理する必要があります。これが、大容量のコンピューターが使用される理由です。大規模なデータセットの科学的および技術的な計算は、SciPyとして知られるPythonのライブラリを使用して実行できます。 SciPyは「ScientificPython」の略です。 SciPyはNumpyの上に構築されているため、PythonのNumpyライブラリはSciPyの前提条件です。 SciPyライブラリをインストールする前に、Numpyライブラリがインストールされていることを確認してください。これは、インストールと使用が簡単にできるオープンソースソフトウェアです。 データの処

データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。 Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。 処理する必要のある変数が本質的にカテゴリである場合、一般的な散布図、ヒストグラムなどは使用できません。これは、カテゴリ散布図を使用する必要がある場合です。 「stripplot」、「swarmplot」などのプロットは、カテゴリ変数を操作するために使用されます。 「stripplot」関数は、変数の少なくとも1つがカ

Scikit-learnは、一般にsklearnとして知られ、機械学習アルゴリズムを実装する目的で使用されるPythonのライブラリです。統計モデリングを実行するためのさまざまなツールを提供するため、強力で堅牢です。 これには、Pythonの強力で安定したインターフェースの助けを借りて、分類、回帰、クラスタリング、次元削減などが含まれます。 Numpy、SciPy、Matplotlibライブラリに基づいて構築されています。 入力データを機械学習アルゴリズムに渡す前に、トレーニングデータセットとテストデータセットに分割する必要があります。 データが選択したモデルに適合すると、入力データセッ

デシジョンツリーは、ランダムフォレストアルゴリズムの基本的な構成要素です。これは、機械学習で最も一般的なアルゴリズムの1つと見なされており、分類の目的で使用されます。決定木によって与えられた決定は、特定の予測が行われた理由を説明するために使用できます。これは、プロセスの内外がユーザーにとって明確であることを意味します。それらはCART、つまり分類および回帰ツリーとしても知られています。二分木（データ構造とアルゴリズムで研究されたもの）として視覚化できます。 ツリー内のすべてのノードは単一の入力変数を表し、リーフノード（ターミナルノードとも呼ばれます）には出力変数が含まれています。これらのリー

データの前処理とは、データのクリーンアップ、無効なデータの削除、ノイズ、データを関連する値に置き換えることなどを指します。 データの前処理とは、基本的に、すべてのデータ（さまざまなリソースまたは単一のリソースから収集される）を共通の形式または統一されたデータセット（データの種類に応じて）に収集するタスクを指します。あるステップの出力が次のステップへの入力になります。 特定の結果を得るには、入力データから平均値を削除する必要がある場合があります。 scikit-learnライブラリを使用してそれを実現する方法を理解しましょう。 例 import numpy as np from sklear

特徴のスケーリングは、機械学習アルゴリズムを構築する際のデータ前処理段階の重要なステップです。特定の範囲内に収まるようにデータを正規化するのに役立ちます。 場合によっては、マシンによって計算が実行される速度を上げるのにも役立ちます。 なぜそれが必要なのですか？ 入力として学習アルゴリズムに供給されるデータは、一貫性があり、構造化されている必要があります。値を効果的に予測するには、入力データのすべての機能を単一のスケールにする必要があります。しかし、現実の世界では、データは構造化されておらず、ほとんどの場合、同じ規模ではありません。 これは、正規化が思い浮かぶときです。これは、最も重要なデ

値の範囲を標準化された値の範囲に変換するプロセスは、正規化と呼ばれます。これらの値は、-1から+1または0から1の間である可能性があります。データは、減算と除算を使用して正規化することもできます。 入力として学習アルゴリズムに供給されるデータは、一貫性があり、構造化されている必要があります。値を効果的に予測するには、入力データのすべての機能を単一のスケールにする必要があります。しかし、現実の世界では、データは構造化されておらず、ほとんどの場合、同じ規模ではありません。 これは、正規化が思い浮かぶときです。これは、最も重要なデータ準備プロセスの1つです。 これは、入力データセットの列の値を

行列式の値は、行列または複数の次元を持つ配列で計算できます。 マリックス/アレイをよりよく理解する必要がある場合があります。これは、行列式操作が必要になる場所です。 SciPyは、「線形代数」の略である「linalg」クラスに存在する「det」という名前の関数を提供します。 「det」関数の構文 scipy.linalg.det(matrix) 「行列」は、行列式の値を見つけるために「det」関数に渡されるパラメーターです。 この関数は、行列/配列を引数として渡すことで呼び出すことができます。 上の図では、「a」、「b」、「c」、および「d」が行列の数値であると想定していま

スライス演算子「：」を使用して、特定の範囲内の要素にアクセスする方法を理解しましょう。 例 import pandas as pd my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45] my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl', 'wq', 'az'] my_series = pd.Series(my_data, index = my_index) print("The series contains following elements&quo