April 2020
Intermediate to advanced
344 pages
8h 22m
Japanese
Content preview from Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
2.3
データの準備
31
このデータは、バランスが大きく崩れている。
284,807
のトランザクションのうち、不正なものはわ
ずか
492
（
0.172%
）しかない。クレジットカードのトランザクションは、このような低い不正率になるの
が普通だ。
このデータセットには、
28
の特徴量がある。これらはすべて数値特徴量で、カテゴリ特徴量はな
い
＊
1
。これらの特徴量はもともとの特徴量ではなく、元の特徴量を主成分分析（
PCA
）し て 得 ら れ た も
のだ。
PCA
については、「3 章 次元削減」で詳しく見る。元の特徴量は、ある種の次元削減によって
28
の主成分に要約されている。
この
28
の主成分のほかに、
3
つの変数がある。トランザクションの時刻、トランザクションの金額、
そしてそのトランザクションの実際のクラス（
1
は不正を、
0
は 真 正 を 表 す ）だ 。
2.3
データの準備
機械学習を使ってデータを学習して不正検出システムを開発する前に、アルゴリズムで使えるように
データを準備する必要がある。
2.3.1
データの取得
どんな機械学習プロジェクトでも、最初のステップはデータの取得だ。
2.3.1.1
データのダウンロード
データセットをダウンロードし、
handson-unsupervised-learning
フォルダの下の
/datasets
/credit_card_data/
にダウンロードした
CSV
ファイルを置く。
GitHub
からレポジトリをダウンロー
ドした場合には、すでにそこにこのファイルがあるはずだ。
2.3.1.2 ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.