【目次】Python scikit-learnの機械学習アルゴリズムチートシートを全実装・解説

scikit-learnのアルゴリズムチートマップで紹介されている手法を、全て実装・解説してみました。

scikit-learnのアルゴリズムマップ

本ページでは目次を紹介します。

クラス分類・教師あり学習

・Windows PCでPythonおよびscikit-learnを使用する環境の構築

および学習データが多いときの線形クラス分類

SGD(クラス分類)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第1回】
本シリーズでは、Pythonを使用して機械学習を実装する方法を解説します。また各アルゴリズムの数式だ...

・学習データが多いときの非線形クラス分類

カーネル近似(クラス分類)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第2回】
本シリーズでは、Pythonを使用して機械学習を実装する方法を解説します。また各アルゴリズムの数式だ...

・線形クラス分類

Linear SVC(クラス分類 )(SVM Classification)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第3回】
クラス分類問題において、データ数がそれほど多くない場合にまず使用するLinear SVC(SVM Class...

・非線形クラス分類

K近傍法(クラス分類 )(KNeighbors Classifier)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第4回】
クラス分類問題において、K近傍法による識別手法を実装・解説します。本シリーズでは、Pytho...
Kernel SVC(クラス分類)(SVM Classification)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第5回】 
クラス分類問題において、非線形な識別を可能にするカーネルSVMを用いた手法について、実装・解説します。 ...
ランダムフォレスト(クラス分類)Ensemble Classification【Pythonとscikit-learnで機械学習:第6回】
クラス分類問題において、非線形な識別を可能にするランダムフォレストを用いた手法について、実装・解説します。 ...

・自然言語、テキストデータのクラス分類

ナイーブベイズで自然言語処理(クラス分類)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第7回】
自然言語処理のおいて、迷惑メールの識別などで有名なナイーブベイズを用いた、テキストデータの識別手法について、...

・ハイパーパラメータの設定方法

ハイパーパラメータの最適化と結果の見方【Pythonとscikit-learnで機械学習:第8回】
機械学習においてハイパーパラメータを最適化する手法について、実装・解説します。本シリーズでは...

クラスタリング・教師なし学習

・線形なクラスタリング(カテゴリ数が既知)

KMeans、MiniBatch-Kmeans(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第9回】
データをクラスタリング解析する教師なし学習手法のKMeansを、実装・解説します。本シリーズ...

・非線形クラスタリング(カテゴリ数が既知)

スペクトラルクラスタリング(SpectralClustering)(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第10回】
スペクトラルクラスタリングによって、データをクラスタリング解析する手法を、実装・解説します。...
GMM・クラスタリング(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第11回】
GMM・クラスタリングによって、データをクラスタリング解析する手法を、実装・解説します。本シ...

・クラスタリング(カテゴリ数が未知)

MeanShift(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第12回】
MeanShiftによって、データをクラスタリング解析する手法を、実装・解説します。本シリー...
VBGMM(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第13回】
VBGMMによって、データをクラスタリング解析する手法を、実装・解説します。本シリーズでは、...

回帰分析(目的変数が連続値)

・通常の回帰分析

SDG Regressor(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第14回】
SGD回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。本記事ではSGD ...

・説明変数xの一部の次元が重要な場合の回帰分析

Lasso Regressor(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第15回】
Lasso回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。本記事ではLa...
ElaticNet Regressor(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第17回】
ElasticNet回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。本記...

・説明変数xの全次元が重要な場合の回帰分析

Ridge Regressor(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第16回】
Ridge回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。本記事ではRi...
SVR Regressor Linear(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第18回】
SVR(Linear)回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。本...

・非線形な回帰分析

SVR Regressor rbf(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第19回】
SVR(rbf)回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。本記事で...
Ensemble regressor(回帰分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第20回】
アンサンブル回帰によって、連続データを線形回帰分析する手法を、実装・解説します。本記事ではア...

データの次元圧縮

・通常の次元圧縮

PCA 主成分分析(次元圧縮)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第21回】
PCA(主成分分析)によるデータの次元圧縮を実装します。昨今のビッグデータ化や、とりあえずデ...

・非線形な構造を持つデータの次元圧縮

Kernel PCA (次元圧縮)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第22回】
Kernel-PCA(主成分分析)によるデータの非線形次元圧縮を実装します。PCAは固有値分...

・非線形な構造を持つデータの次元圧縮(多様体を利用)

SpectralEmbedding (次元圧縮)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第23回】
SpectralEmbeddingによるデータの非線形次元圧縮を実装します。PCAが機能しな...

・非線形な構造を持つデータの次元圧縮(多様体を利用)

Isomap (次元圧縮)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第24回】
Isomapによるデータの非線形次元圧縮を実装します。PCAが機能しない非線形な構造を持つデ...

・非線形な構造を持つデータの次元圧縮(多様体を利用)

LocallyLinearEmbedding (次元圧縮)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第25回】
LLE(LocallyLinearEmbedding)によるデータの非線形次元圧縮を実装します。...

以上となります。

ご一読いただき、ありがとうございました。

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