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​『opencvを用いた特徴量の検出(コーナー検出)』
https://qiita.com/jin237/items/482983869fdd82ba6080 by @jin237 @​Qiita

#python_qiita #opencv_qiita #特徴量_qiita

opencvを用いた特徴量の検出(コーナー検出) - Qiita

#はじめに opencvを用いて画像の特徴量の検出について。今回はコーナー(曲線など)の検出をしていく。 2パターンの検出方法を行う。 基礎的なことについては、以下のページ参照 [Pythonによる二値化画像処理の基本](https:...

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​『特徴量 予測 統計 python』
https://qiita.com/banana19980702/items/5c7086f44b417819d36e by @banana19980702 @​Qiita

#python_qiita #統計_qiita #特徴量_qiita #予測_qiita

特徴量 予測 統計 python - Qiita

勉強のアウトプットとして書いているので間違ってる部分があるかもしれないです。お気軽にコメントして下さい。今回は[予測 統計 (実践編 重回帰) python Python](https://qiita.com/banana199807...

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​『OpenCvSharpでAKAZEを用いて特徴量を検出する』
https://qiita.com/miwazawa/items/8609209b52e0aa223014 by @miwazawa @​Qiita

#CSharp_qiita #opencvsharp_qiita #特徴量_qiita #フォームアプリケーション_qiita #akaze_qiita

OpenCvSharpでAKAZEを用いて特徴量を検出する - Qiita

#概要 OpenCvSharpを用いての特徴点抽出の情報が少なく,実装まで苦労したのでメモついでに共有.~~pythonができないとは言ってない~~ 今回は色々と使い勝手が良く,お気に入りのwindowsフォームアプリケーションで作...

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​『Borutaで特徴量を選択する』
https://qiita.com/studio_haneya/items/bdb25b19baaf43d867d7 by @studio_haneya @​Qiita

#python_qiita #特徴量_qiita #boruta_qiita

Borutaで特徴量を選択する - Qiita

特徴量選択ツールであるBorutaの使い方メモです。 # Borutaとは ランダムにシャッフルした値と置き換えたときの精度低下から特徴量選択を行うツールです。 手法の内容についてはこちらが詳しいです https://aotam...

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​『文系エンジニアにも分かる機械学習~機械学習とはナニモノ~』
https://qiita.com/train/items/618a84bfc21942dec04e by @train @​Qiita

#機械学習_qiita #最適化_qiita #ベクトル_qiita #特徴量_qiita #回帰_qiita

文系エンジニアにも分かる機械学習~機械学習とはナニモノ~ - Qiita

#目次 1.Introduction  1-1)目的  1-2)対象 2.機械学習とは  2-1)特徴量  2-2)ベクトル  2-3)回帰  2-4)最適化 3.参考文献 #1.Introduction ##1-1)目的 本な...

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​『Python 機械学習プログラミングの備忘録その4(データ前処理)』
https://qiita.com/jun40vn/items/17306c9a419f9a8bd6d3 by @jun40vn @​Qiita

#python_qiita #機械学習_qiita #特徴量_qiita #正則化_qiita

Python 機械学習プログラミングの備忘録その4(データ前処理) - Qiita

#1.はじめに **Python機械学習プログラミング[第2版]** という本を買って勉強を始めました。効率的な学習を進める為には、勉強した内容をアウトプットするのが効果的ということで、勉強した内容を備忘録の形でここに残すことを進めて...

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​『機械学習の処理を簡単にしてくれるPipelineとは』
https://qiita.com/colako/items/b4f4159b77c0a87e978f by @colako @​Qiita

#機械学習_qiita #データ分析_qiita #特徴量_qiita #pipeline_qiita #機械学習入門_qiita

機械学習の処理を簡単にしてくれるPipelineとは - Qiita

機械学習においてデータの表現はとても重要。 - スケール変換 - 特徴量の組み合わせ - 特徴量の学習方法 など、表現する手段はたくさん。 けれど全部の処理を実行することは大変。 そこで、機械学習で行われたデータ変換、モデ...