予約語集 Pythonのnonlocalによるネストされた関数内での変数変更をわかりやすく解説
nonlocalの概要ネストされた関数内での変数変更 Python予約語nonlocal概要 nonlocal は、ネストされた関数（関数の中に定義された関数）内で外側の関数の変数を変更するために使用されるキーワードです。グローバル変数ではなく、ローカルスコープの変数を操作できる点が特徴です。わかりやすく説明 nonl...
Python
予約語集 予約語集 Pythonのwhileによる繰り返し処理の使い方と条件を満たすまでのループ処理をわかりやすく解説
whileの概要条件を満たす間ループ処理を行う Python予約語while概要 while は、指定した条件が True である間、繰り返し処理を実行するためのループ制御文です。条件が False になるとループは終了します。わかりやすく説明 while は「○○の間、処理を繰り返す」という指示をするものです。例えば...
予約語集 Pythonのwithによるコンテキスト管理と安全なリソース管理の使い方をわかりやすく解説
withの概要コンテキスト管理とリソースの自動解放 Python予約語with概要 with は、ファイルやネットワーク接続などのリソースを安全に管理し、自動的に解放するためのコンテキスト管理用のキーワードです。リソースの確保と解放を適切に行うことで、メモリリークやファイルロックの問題を防ぐことができます。わかりやすく...
予約語集 Pythonのyieldを使ったジェネレーター関数の動作と活用方法をわかりやすく解説
yieldの概要ジェネレーター関数の中断と再開 Python予約語yield概要 yield は、ジェネレーター関数の中で使用され、関数の実行を一時停止し、値を返しつつ状態を保持するためのキーワードです。通常の return とは異なり、次回呼び出されたときに処理を再開できます。わかりやすく説明 yield は「少しず...
機械学習を学ぶ 線形回帰の基礎 | 回帰アルゴリズム | Pythonによる機械学習を学ぶ
線形回帰の基礎線形回帰（Linear Regression）は、機械学習における回帰アルゴリズムの中でも最も基本的な手法の一つです。入力変数と出力変数の間に線形の関係があると仮定し、データに最適な直線を引くことで、未知のデータに対する予測を行います。本記事では、線形回帰の基本的な概念からPythonを使用した実装方法ま...
機械学習を学ぶ ECLATアルゴリズムによる高速アソシエーションルール生成 | アソシエーション分析 | Pythonによる機械学習を学ぶ
ECLATアルゴリズムによる高速アソシエーションルール生成ECLAT（Equivalence Class Clustering and bottom-up Lattice Traversal）は、Aprioriアルゴリズムに似たアソシエーションルールを生成するためのアルゴリズムですが、アイテムセットの垂直データ形式を使...
機械学習を学ぶ 関連ルールの評価と選定 | アソシエーション分析 | Pythonによる機械学習を学ぶ
関連ルールの評価と選定アソシエーション分析における関連ルールの評価と選定は、データから有用な知見を引き出すための重要なステップです。関連ルールは、多数生成されることがありますが、その中でビジネス上有効なルールを選び出すためには、いくつかの評価指標が用いられます。この記事では、関連ルールの評価指標と、それに基づく選定方法...
機械学習を学ぶ マーケットバスケット分析 | アソシエーション分析 | Pythonによる機械学習を学ぶ
マーケットバスケット分析マーケットバスケット分析（Market Basket Analysis）は、顧客が購入する商品の組み合わせパターンを見つけるためのデータマイニング手法の一つです。これにより、スーパーマーケットやEコマースサイトでの販売戦略を最適化するために使われます。商品の関連性を基に、どのアイテムが一緒に購入...
機械学習を学ぶ アプリオリアルゴリズムの実装と応用 | アソシエーション分析 | Pythonによる機械学習を学ぶ
アプリオリアルゴリズムの実装と応用アプリオリアルゴリズム（Apriori Algorithm）は、アソシエーションルールを発見するために使用される基本的なアルゴリズムの一つです。特に、マーケットバスケット分析で、顧客が購入する製品の組み合わせパターンを見つけるために広く利用されています。アソシエーションルールは「もしA...
機械学習を学ぶ 独立成分分析の実装と応用 | 次元削減と特徴量抽出 | Pythonによる機械学習を学ぶ
独立成分分析（ICA）の実装と応用独立成分分析（Independent Component Analysis、ICA）は、信号分離の手法で、観測データから統計的に独立な成分を抽出する次元削減アルゴリズムです。ICAは主に音声信号の分離や脳波（EEG）データの解析など、観測データが複数の独立成分から構成されている場合に使...
機械学習を学ぶ 特徴選択と特徴抽出の違い | 次元削減と特徴量抽出 | Pythonによる機械学習を学ぶ
特徴選択と特徴抽出の違い特徴選択（Feature Selection）と特徴抽出（Feature Extraction）は、次元削減の重要なテクニックであり、機械学習モデルの性能向上に役立ちます。これらはどちらも、データセットの特徴量（入力変数）の数を削減することを目的としていますが、アプローチが異なります。特徴選択（...
機械学習を学ぶ Latent Dirichlet Allocationによるトピックモデリング | 次元削減と特徴量抽出 | Pythonによる機械学習を学ぶ
Latent Dirichlet Allocation（LDA）によるトピックモデリングLatent Dirichlet Allocation（LDA）は、文書中のトピックを抽出するためのトピックモデリング手法の一つです。LDAは、各文書が複数のトピックの組み合わせで構成されていると仮定し、各トピックが文書の単語分布を...
機械学習を学ぶ t-SNEによる高次元データの可視化 | 次元削減と特徴量抽出 | Pythonによる機械学習を学ぶ
t-SNEによる高次元データの可視化t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) は、高次元データを低次元に埋め込み、データの局所的な構造を視覚的に理解しやすくするための次元削減手法です。主に2次元または3次元空間にデータを埋め込み、クラスターやパターンを視覚的...
機械学習を学ぶ 主成分分析の基礎と応用 | 次元削減と特徴量抽出 | Pythonによる機械学習を学ぶ
主成分分析（PCA）の基礎と応用主成分分析（PCA, Principal Component Analysis）は、次元削減や特徴量抽出の手法の一つで、高次元データを低次元に変換するために広く用いられています。PCAは、データの変動を最もよく表す直交基底（主成分）を見つけ、それを基にデータを再構成することで、データの重...
機械学習を学ぶ クラスタリングの評価指標 | クラスタリング | Pythonによる機械学習を学ぶ
クラスタリングの評価指標（シルエットスコア、ダビーズ・ボウルディン指数）クラスタリングの結果を評価するためには、いくつかの評価指標を用いることが重要です。代表的な指標として、シルエットスコアとダビーズ・ボウルディン指数があります。これらの指標は、クラスタリングの質を数値的に評価するために使用されます。この記事では、それ...
機械学習を学ぶ DBSCANによる異常検出とクラスタリング | クラスタリング | Pythonによる機械学習を学ぶ
DBSCANによる異常検出とクラスタリングDBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）は、データの密度に基づいてクラスタを形成する教師なし学習アルゴリズムです。この手法は、特に異常検出やノイズの多いデータに対して有効です。DBSC...