ipywidgets [ipywidgets] 35. FloatLogSliderで正則化パラメータを調整してL2正則化
scikit-learnのRidge回帰を使ったL2正則化をipywidgetsのFloatLogSliderでインタラクティブに調整する方法を解説。過学習を抑制しながら最適な正則化パラメータを視覚的に探索するテクニックを紹介します。
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matplotlib Animation [scikit-learn] 13. linear_model.RidgeによるL2正則化
scikit-learnのlinear_model.Ridgeを使用したL2正則化の実装方法と効果について解説。過学習を抑制するための正則化パラメータalphaの調整とその影響をアニメーションで視覚的に表現しています。
matplotlib [NumPy] 13. ヒストグラム用のbinsをnp. histogram_bin_edgesで作成
NumPyの histogram_bin_edges 関数を使用してヒストグラムのビン（区間）を作成する方法を解説。データ分析の柔軟性を高めるための実践的なアプローチを紹介します。
lmfit [lmfit] 23. basinhopping法によるフィッティング
lmfitライブラリのbasinhopping法を用いたガウス関数モデルのカーブフィッティングに関する解説。フィッティング過程をmatplotlibでアニメーション化し、パラメータが結果に与える影響を視覚的に分析した実践的なPythonプログラミング例。
lmfit [lmfit] 22. ガウス関数モデルによるフィッティング過程をiter_cbで可視化
lmfitライブラリを使用してガウス関数モデルによるカーブフィッティングの過程を可視化する方法について解説。iter_cb関数を活用してフィッティング中のデータを取得し、matplotlib FuncAnimationでアニメーション化する手順を紹介します。
matplotlib [matplotlib] 117. 目盛りの細かい調整(ax.tick_params)
Matplotlibのtick_paramsメソッドを活用して目盛りの細かな調整を行う方法を解説。サイズ、色、角度、方向などのカスタマイズにより、学術論文やプレゼンテーションに最適化された見やすいグラフを作成するテクニックを紹介します。
matplotlib [matplotlib] 116. Matplotlibで作る漢字間違い探しゲーム
Matplotlibのax.text()関数を使用して漢字を図に挿入し、間違い探しゲームを作成する方法を解説します。Pythonでビジュアルな漢字クイズを簡単に作れる手順とコード例を紹介。
Pandas [pandas] 21. データ数100万の１次元データをpd.read_csvで読み込む
pandasのread_csvで100万個の1次元データを読み込む方法を説明する。