これまでデータの収集（スクレイピング）や整形（Pandas）、可視化（MatplotlibやSeaborn）を学んできましたね。 今回は、その先のステップとして「集めたデータを使って機械学習モデルを構築し、未来の値を予測する」という基本フローを体験しましょう。

scikit-learnで学ぶ機械学習アルゴリズム（Software Design 2018.04～） 本リポジトリは、筆者が「Software Design」で執筆・共著した記事の実装コードを公開しています。

Pythonを使って機械学習、ディープラーニングを行うときに使うものとして、SciKit-Learn,Keras,PyTorchがよく出てきます。 何が違うかわかりにくいのでちょっと整理してみます。 scikit-learnは、機械学習ライブラリ。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト ...

A library of open datasets for data analytics/machine learning compiled by HackerNoon. byOpen Datasets Compiled by HackerNoon@datasets A library of open datasets for data analytics/machine learning ...