でも、機械学習って お難しいんでしょ？
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(だいたい)新卒エンジニア向け技術交流会 vol.5 http://dark.connpass.com/event/23132/ で発表した資料 https://github.com/shengbo-medley/MiscForStudy/tree/master/20151212
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でも、機械学習って お難しいんでしょ？
- 3. 自己紹介 3
- 4. @yamadagenki0607 • 職業 - プロダーツプレイヤー • 趣味 - Web開発 - 機械学習 - マラソン（フル！） - ジグソーパズル • その他 • 彼女いない歴約1年 4
- 5. 突然ですが！ 5
- 7. 平日です 7
- 8. が、 8
- 9. が、 9
- 10. 世間はクリスマス・イブです 10
- 12. 安心してください 12
- 14. 大事なことは、繰り返す 14
- 15. @yamadagenki • 職業 - プロダーツプレイヤー • 趣味 - Web開発 - 機械学習 - マラソン（フル！） - ジグソーパズル • その他 • 彼女いない歴約1年 15
- 16. 本日の内容 1. 回帰モデルを作成しよう - 好みの女の子を探そう 2. 分類モデルを作成しよう - 付き合える女の子を探そう 16
- 17. 回帰モデルを作成しよう 17
- 18. 回帰モデルを作成しよう 18
- 19. 好みの女の子を探そう 19
- 21. (仮) の出会いイベントに行く 1. 相手の姿は見えない(身長以外) 2. どんな質問も回答してくれる(身長以外) 3. そこから、一人指名してデートできる ※ 全員女子ではある 21
- 24. Rを使って身長を推測しよう!! 24 library(data.table) library(randomForest) hw.data <- as.data.frame(fread("hw_data.csv")) hw.predict <- as.data.frame(fread("predict_data.csv")) df <- data.frame ("weight" = hw.data$weight, "height" = hw.data$height) rf_result <- randomForest(height ., data = df, mtry = 1, ntree = 500, type = "regression") predict(rf_result, hw.predict)
- 26. 分類モデルを作成しよう 26
- 27. 分類モデルを作成しよう 27
- 30. Rを使って付き合えるかどうか… 30 library(RCurl) library(kernlab) learning_df <- as.data.frame(fread("matching_data.csv")) predict_df <- as.data.frame(fread("matching_predict.csv")) classifier <- ksvm(matching ., data = learning_df, type= "C- svc") predict(classifier, predict_df)
- 32. 以上！ 32
- 33. 大事なことは、繰り返す 33
- 34. @yamadagenki • 職業 - プロダーツプレイヤー • 趣味 - Web開発 - 機械学習 - マラソン（フル！） - ジグソーパズル • その他 • 彼女いない歴約1年 34