Se ha denunciado esta presentación.
Utilizamos tu perfil de LinkedIn y tus datos de actividad para personalizar los anuncios y mostrarte publicidad más relevante. Puedes cambiar tus preferencias de publicidad en cualquier momento.
でも、機械学習って
お難しいんでしょ?
@yamadagenki0607
1
本日のサンプルコード・データ
https://github.com/shengbo-medley/MiscForStudy/tree/master/20151212
2
自己紹介
3
@yamadagenki0607
• 職業
- プロダーツプレイヤー
• 趣味
- Web開発
- 機械学習
- マラソン(フル!)
- ジグソーパズル
• その他
• 彼女いない歴約1年
4
突然ですが!
5
12月24日といえば。。。
6
平日です
7
が、
8
が、
9
世間はクリスマス・イブです
10
クリスマスイブとは
11
Wikipediaより
安心してください
12
13
※実際の予定
予定、ありませんから(笑)
大事なことは、繰り返す
14
@yamadagenki
• 職業
- プロダーツプレイヤー
• 趣味
- Web開発
- 機械学習
- マラソン(フル!)
- ジグソーパズル
• その他
• 彼女いない歴約1年
15
本日の内容
1. 回帰モデルを作成しよう
- 好みの女の子を探そう
2. 分類モデルを作成しよう
- 付き合える女の子を探そう
16
回帰モデルを作成しよう
17
回帰モデルを作成しよう
18
好みの女の子を探そう
19
yamadagenkiの好みの女の子
背が高い子
例:
桐谷美玲
身長:163.5cm
体重:39kg
Wekipediaより
20
(仮) の出会いイベントに行く
1. 相手の姿は見えない(身長以外)
2. どんな質問も回答してくれる(身長以外)
3. そこから、一人指名してデートできる
※ 全員女子ではある
21
スモッグかかったガラス越しの
女の子にする質問は・・・
22
体重どれくらい?
全員体重を答える※絶対質問に答えるとする
23
54kg
くらいかな
え、60kg
え、65kg
48kg
かな?
44kgよ
Rを使って身長を推測しよう!!
24
library(data.table)
library(randomForest)
hw.data <- as.data.frame(fread("hw_data.csv"))
hw.predict <- ...
予測結果
25
162.8cm
153.4cm
166.1cm
154.4cm
153.9cm
分類モデルを作成しよう
26
分類モデルを作成しよう
27
過去の経験から
付き合えるかどうか考えよう
28
過去の経験をグラフに
29
※あくまで例です
付き合える
付き合えない
Rを使って付き合えるかどうか…
30
library(RCurl)
library(kernlab)
learning_df <- as.data.frame(fread("matching_data.csv"))
predict_df <- ...
予測結果
31
⃝
☓
☓
⃝
☓
以上!
32
大事なことは、繰り返す
33
@yamadagenki
• 職業
- プロダーツプレイヤー
• 趣味
- Web開発
- 機械学習
- マラソン(フル!)
- ジグソーパズル
• その他
• 彼女いない歴約1年
34
ステキなクリスマスを(´・ω・`)
35
Próxima SlideShare
Cargando en…5
×

でも、機械学習って お難しいんでしょ?

1.542 visualizaciones

Publicado el

(だいたい)新卒エンジニア向け技術交流会 vol.5
http://dark.connpass.com/event/23132/
で発表した資料

https://github.com/shengbo-medley/MiscForStudy/tree/master/20151212

Publicado en: Tecnología
  • Sé el primero en comentar

でも、機械学習って お難しいんでしょ?

  1. 1. でも、機械学習って お難しいんでしょ? @yamadagenki0607 1
  2. 2. 本日のサンプルコード・データ https://github.com/shengbo-medley/MiscForStudy/tree/master/20151212 2
  3. 3. 自己紹介 3
  4. 4. @yamadagenki0607 • 職業 - プロダーツプレイヤー • 趣味 - Web開発 - 機械学習 - マラソン(フル!) - ジグソーパズル • その他 • 彼女いない歴約1年 4
  5. 5. 突然ですが! 5
  6. 6. 12月24日といえば。。。 6
  7. 7. 平日です 7
  8. 8. が、 8
  9. 9. が、 9
  10. 10. 世間はクリスマス・イブです 10
  11. 11. クリスマスイブとは 11 Wikipediaより
  12. 12. 安心してください 12
  13. 13. 13 ※実際の予定 予定、ありませんから(笑)
  14. 14. 大事なことは、繰り返す 14
  15. 15. @yamadagenki • 職業 - プロダーツプレイヤー • 趣味 - Web開発 - 機械学習 - マラソン(フル!) - ジグソーパズル • その他 • 彼女いない歴約1年 15
  16. 16. 本日の内容 1. 回帰モデルを作成しよう - 好みの女の子を探そう 2. 分類モデルを作成しよう - 付き合える女の子を探そう 16
  17. 17. 回帰モデルを作成しよう 17
  18. 18. 回帰モデルを作成しよう 18
  19. 19. 好みの女の子を探そう 19
  20. 20. yamadagenkiの好みの女の子 背が高い子 例: 桐谷美玲 身長:163.5cm 体重:39kg Wekipediaより 20
  21. 21. (仮) の出会いイベントに行く 1. 相手の姿は見えない(身長以外) 2. どんな質問も回答してくれる(身長以外) 3. そこから、一人指名してデートできる ※ 全員女子ではある 21
  22. 22. スモッグかかったガラス越しの 女の子にする質問は・・・ 22 体重どれくらい?
  23. 23. 全員体重を答える※絶対質問に答えるとする 23 54kg くらいかな え、60kg え、65kg 48kg かな? 44kgよ
  24. 24. Rを使って身長を推測しよう!! 24 library(data.table) library(randomForest) hw.data <- as.data.frame(fread("hw_data.csv")) hw.predict <- as.data.frame(fread("predict_data.csv")) df <- data.frame ("weight" = hw.data$weight, "height" = hw.data$height) rf_result <- randomForest(height ., data = df, mtry = 1, ntree = 500, type = "regression") predict(rf_result, hw.predict)
  25. 25. 予測結果 25 162.8cm 153.4cm 166.1cm 154.4cm 153.9cm
  26. 26. 分類モデルを作成しよう 26
  27. 27. 分類モデルを作成しよう 27
  28. 28. 過去の経験から 付き合えるかどうか考えよう 28
  29. 29. 過去の経験をグラフに 29 ※あくまで例です 付き合える 付き合えない
  30. 30. Rを使って付き合えるかどうか… 30 library(RCurl) library(kernlab) learning_df <- as.data.frame(fread("matching_data.csv")) predict_df <- as.data.frame(fread("matching_predict.csv")) classifier <- ksvm(matching ., data = learning_df, type= "C- svc") predict(classifier, predict_df)
  31. 31. 予測結果 31 ⃝ ☓ ☓ ⃝ ☓
  32. 32. 以上! 32
  33. 33. 大事なことは、繰り返す 33
  34. 34. @yamadagenki • 職業 - プロダーツプレイヤー • 趣味 - Web開発 - 機械学習 - マラソン(フル!) - ジグソーパズル • その他 • 彼女いない歴約1年 34
  35. 35. ステキなクリスマスを(´・ω・`) 35

×