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.
6.4
階層クラスタリングの適用
151
28 0.376327
29 0.269129
dtype: float64
クラスタごとに精度はかなり異なる。一部のクラスタは他のものよりもはるかに同質だ。例えばクラ
スタ
7
の精度は
76%
にもなるが、クラスタ
12
はわずか
21%
だ。このシステムが、
LendingClub
ローン
の借入希望者に対して、他の借入者との類似性に基づいて既存のグループを自動的に割り当てるクラ
スタリング応用システムのベースとなる。このクラスタリング結果から、新規の借入希望者に対してお
よそ
39%
の精度で仮のローングレードを自動的に割り当てることができることがわかる。
これが最良の解というわけではない。結果を改善するためには、もっとデータを取得するべきか、
もっと特徴量エンジニアリングと特徴量選択を行うべきか、
k
平均法アルゴリズムのパラメータを変更
するべきか、別のクラスタリングアルゴリズムに切り替えるべきかなど、考える必要がある。借用者を
意味がある形で分離した同質なグループに分類できるだけの十分なデータがないという場合もありう
る。そのような場合には、より多くのデータを取得し、さらに特徴量エンジニアリングと特徴量選択を
行う必要がある。また、手元にある限定されたデータに対しては、
k
平均法が最良の手法ではないとい
うこともありうる。
次は、階層クラスタリングを試してみよう。結果は良くなるだろうか？
6.4
階層クラスタリングの適用
階層クラスタリングでは、事前にクラスタ数を指定する必要がないことを思い出 ...
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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.