ipywidgets [ipywidgets] 35. FloatLogSliderで正則化パラメータを調整してL2正則化
sklearn.linear_modelのRidgeにより、過学習を抑制した線形回帰(L2正則化)ができる。ここではノイズの多いデータを対象に、ipywidgetsのFloatLogSliderでL2正則化のパラメータ(alpha)を調整する方法について説明する。
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matplotlib Animation [scikit-learn] 13. linear_model.RidgeによるL2正則化
sklearn.linear_modelのRidgeにより、線形回帰で過学習を抑制することが可能なL2正則化ができる。ここではノイズの多いデータを対象に、L2正則化のパラメータ(alpha)を調整した時の変化をアニメーションで表示する。
matplotlib [NumPy] 13. ヒストグラム用のbinsをnp. histogram_bin_edgesで作成する
np.histogram_bin_edgesでヒストグラム用のbinsを作成する。作成したbinsでヒストグラムを作成して表示する方法について説明する。
lmfit [lmfit] 23. basinhopping法によるフィッティング
データをガウス関数モデルでカーブフィッティングする際に、basinhopping法を用いた。色々なパラメータを変化させてフィッティングした時のデータをiter_cbを使って取得し、matplotlib FuncAnimationでアニメーションを作成した。これによって、各種パラメータがフィッティングに及ぼす影響を調べた。
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
データをガウス関数モデルによりカーブフィッティングする過程をiter_cbを使ってデータを取得し、matplotlib FuncAnimationでアニメーションとする方法について説明する。
matplotlib [matplotlib] 117. 目盛りの細かい調整(ax.tick_params)
matplotlibのax.tick_params()で目盛りのフォーマットを細かく調整する方法について説明する。
matplotlib [matplotlib] 116. 漢字間違い探し(ax.text())
matplotlibのax.text()で漢字を図に挿入して、間違い探しを作成する方法について説明する。
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。