エピソード
scikit-learn の概要とトレーニング データの設定 |初心者向けのさらに多くの Python - データ ツール [19/31]
機械学習を使用する場合は、通常、結果を予測できるモデルを作成します。 このモデルを作成する場合は、既存のデータを表示してトレーニングします。 その後、モデルをトレーニングする最初の手順は、トレーニング データを設定してから、モデルが期待どおりに動作していることを確認するためのテスト データを設定することです。 さいわい、これが scikit-learn が登場する場所です。 ライブラリの基本と、テストとトレーニング データについてチャットします。
Python for Beginner シリーズについては、こちらをご覧ください。 https://aka.ms/PythonBeginnerSeries
Microsoft Learn の完全な 'Python 入門' コースの場合: https://aka.ms/MSLearnPython
すべてのビデオ コンテンツは次のサイトで利用できます。 https://github.com/microsoft/c9-python-getting-started/
最初のシリーズ: https://github.com/microsoft/c9-python-getting-started/tree/master/python-for-beginners
第 2 シリーズ: https://github.com/microsoft/c9-python-getting-started/tree/master/more-python-for-beginners
第 3 シリーズ: https://github.com/microsoft/c9-python-getting-started/tree/master/even-more-python-for-beginners-data-tools
#microsoftdeveloper #evenmorepythonforbeginners #learntocode
機械学習を使用する場合は、通常、結果を予測できるモデルを作成します。 このモデルを作成する場合は、既存のデータを表示してトレーニングします。 その後、モデルをトレーニングする最初の手順は、トレーニング データを設定してから、モデルが期待どおりに動作していることを確認するためのテスト データを設定することです。 さいわい、これが scikit-learn が登場する場所です。 ライブラリの基本と、テストとトレーニング データについてチャットします。
Python for Beginner シリーズについては、こちらをご覧ください。 https://aka.ms/PythonBeginnerSeries
Microsoft Learn の完全な 'Python 入門' コースの場合: https://aka.ms/MSLearnPython
すべてのビデオ コンテンツは次のサイトで利用できます。 https://github.com/microsoft/c9-python-getting-started/
最初のシリーズ: https://github.com/microsoft/c9-python-getting-started/tree/master/python-for-beginners
第 2 シリーズ: https://github.com/microsoft/c9-python-getting-started/tree/master/more-python-for-beginners
第 3 シリーズ: https://github.com/microsoft/c9-python-getting-started/tree/master/even-more-python-for-beginners-data-tools
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