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【完全版】この動画1本で機械学習実装(Python)の基礎を習得!忙しい人のための速習コース 

いまにゅのプログラミング塾
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00:00:00 イントロ
00:00:45 機械学習入門1:機械学習基礎
00:14:08 機械学習入門2:教師あり学習(回帰)
01:11:48 機械学習入門3:教師あり学習(分類)
02:02:06 機械学習入門4:ハイパーパラメータチューニング
02:31:27 機械学習入門5:教師なし学習
本動画は、AI・機械学習の基礎を習得するために必要なスキルを凝縮しました。基本的な知識習得からPythonによる実装方法、精度向上に必要な試行錯誤含めた内容を選定しております。初学者でも簡単に理解できるような、用語の選定、構成づくりを意識しました。長尺の動画となりますが、是非楽しみながらご受講ください!
■ こんな人におすすめ
・Python基礎を習得できたけど、より発展的なスキルを身につけたい方
・AI・機械学習に興味がある方
・Pythonを用いて機械学習の実装に取り組んでみたい方
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30 июн 2024

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Комментарии : 162   
@imanyu_programming
@imanyu_programming 2 года назад
オンライン講義を開講します!! リアルタイム講義はめったに実施しないので、是非この機会にご参加ください!😁 日程:2021年9月10日 (金) 19:30 - 21:30 sagasuru.jp/course-details/cho-honkaku-teki-python-niyoru-gyomu-jido-ka-jissen-gazo-ninshiki-to-burauza-sosa-no-jido-ka
@user-wu6yw3eo1w
@user-wu6yw3eo1w Год назад
”が
@taizov
@taizov Год назад
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。!
@user-ee3bd5cm7o
@user-ee3bd5cm7o 18 дней назад
ここまで分かりやすくまとめていただき、感謝しかありません。ありがとうございます。勉強頑張ります。
@bartool-bb1sh
@bartool-bb1sh Год назад
機械学習関係の動画(20本ノック含む)の視聴後に復習として本動画を活用しました。やっと理解が進んできた手ごたえが得られました。
@user-sm6fh5vt3q
@user-sm6fh5vt3q Год назад
初心者でこの入門講座でもかなり時間がかかるけどわかりやすくて楽しいです ありがとうございます
@user-sm6fh5vt3q
@user-sm6fh5vt3q Год назад
ようやく教師なし学習まで辿り着けた 後少し
@idatenkakaze
@idatenkakaze Год назад
めっちゃ分かりすい説明でよく理解できました!! 本当に助かりました。ありがとうございます。
@imanyu_programming
@imanyu_programming Год назад
ありがとうございます!!
@user-dm5xw6jt9g
@user-dm5xw6jt9g 3 года назад
めちゃくちゃわかりやすいです…!!!! ありがとうございます😭
@imanyu_programming
@imanyu_programming 3 года назад
こちらこそご視聴ありがとうございます😭
@moyechen2415
@moyechen2415 Год назад
質のいい講座内容ありがとうございました!わかりやすいです
@imanyu_programming
@imanyu_programming Год назад
こちらこそありがとうございます!!
@ha-qb9vz
@ha-qb9vz Год назад
分かりやすいです。ありがとうございます!
@user-xs4fo7op6s
@user-xs4fo7op6s 8 месяцев назад
とても良質な素晴らしい教材をありがとうございます。
@user-xs4fo7op6s
@user-xs4fo7op6s 8 месяцев назад
下記 自分用の学習メモとして使わせていただきます。 17:30 モジュールインポート numpy(ナンパイ)は、数値計算やデータ処理に役立つPythonライブラリ pandas(パンダス)は、データフレームと呼ばれるデータ構造を提供し、データを効率的に操作できるPythonライブラリ matplotlib(マットプロットリブ)は、グラフや図を描画するためのライブラリ seaborn(シーボーン)もデータ可視化に使用されるライブラリ
@ryoh6266
@ryoh6266 3 года назад
毎回解りやすい解説ありがとうございます。 勉強不足で恐縮ですが、回帰分析を行う上で、データの正規化、標準化を行うというのがよくでできます。 説明変数の粒度を揃えるとのことですが、今回の説明はあえてそれを除いてるのでしょうか。 それとも例に使用したボストンのデータでは必要がないといことなのでしょうか。 教えていただけますでしょうか
@BLACKY1031
@BLACKY1031 2 года назад
機械学習について、理論も実装も初学者です。 とても分かりやすくて本当に感謝しています。 強化学習編などの続編を大変期待しております。
@imanyu_programming
@imanyu_programming 2 года назад
コメントありがとうございます! そのようにおっしゃっていただき非常に嬉しいです!!
@user-el7nh7nf5e
@user-el7nh7nf5e 8 месяцев назад
機械学習が例とか例えを使って詳しく紹介してくれてとても解りやすいです!人も機械も学習次第で変わるんたな?って考え方がかわりましたわ!
@user-sn3kb8gt3u
@user-sn3kb8gt3u 2 года назад
イントロの動画編集すごい好きです。ゲームのチュートリみたーい(*´ω`*)
@imanyu_programming
@imanyu_programming 2 года назад
ありがとうございます!! 動画編集者に伝えておきます!!!
@user-tc5qc1cw1d
@user-tc5qc1cw1d 2 года назад
こんなにわかりやすい説明が無料な時代に生まれてよかった
@imanyu_programming
@imanyu_programming 2 года назад
そのようにおっしゃっていただき嬉しいです😂
@sanone1415
@sanone1415 3 года назад
会社の付き合いで受講しているセミナーの100倍分かりやすくてよき
@imanyu_programming
@imanyu_programming 3 года назад
ありがとうございます!!😂
@tt-hg4sl
@tt-hg4sl 2 года назад
744
@blockoli_scm
@blockoli_scm 2 месяца назад
2024年4月現在、おそらくseaborn, scatterplotのバージョン更新のせいかと思いますが、[26]行目は「sns.scatterplot(x=x_transformed[:, 0], y=x_transformed[:, 1], hue=t, palette=sns.color_palette(n_colors=3))」 のように 第一引数と第二引数にx= と y= と言う形式で入力しないといけなくなったようです。
@user-wv9pp1hg2t
@user-wv9pp1hg2t 10 месяцев назад
ありがとうございます!
@sage_goes1504
@sage_goes1504 3 года назад
機械学習の理論だけ知ってて、具体的に実装したことはなかったから助かる 今年の後期から学部の研究室に配属されるから機械学習で自然言語処理やりたいんだよね
@user-xx7hp8jy2x
@user-xx7hp8jy2x 2 года назад
F乙
@user-hh4xs1oq6n
@user-hh4xs1oq6n 2 года назад
サブスクライバーI、、 trx9.5%の1日あたりの利息、Webサイトを取得
@hato409
@hato409 2 года назад
動画完走できました。2日がかりでしたが。最初の30分を乗り越えるのが大変でした。 最近の動画は、字幕がついているので、それに慣れてしまっていて動画に出てくる用語が耳から入ってくる情報だけではイメージできなくて、大変でした。 最初は難しいと思ったのですが、動画で学習して、自分で発展させていけそうです。
@imanyu_programming
@imanyu_programming 2 года назад
無事完走できたようでよかったです!! 是非是非発展させていってください!!
@user-pe5ck9wr3r
@user-pe5ck9wr3r 2 года назад
とても分かりやすい解説動画ありがとうございます。 分類の標準化について質問です。 scaler.fit(x_train) の後にscaler.transform(x_train) , scaler.transform(x_test) をしていますが、x_testを標準化する前に、scaler.fit(x_test) を実行する必要はないのですか? 回答よろしくお願いします。
@user-kd5sz8hm2b
@user-kd5sz8hm2b Год назад
動画主ではないですが… fit(x_train) で標準化のためのパラメータを学習しています。これと同じパラメータを使って x_test も変換したいので、test データに対しては transform だけです。
@KIYO-Youtube
@KIYO-Youtube 2 года назад
2:17:04 グリッドサーチの図は非常にきれいで見やすいのですがどのようなツールで作成されているのでしょうか?
@imanyu_programming
@imanyu_programming 2 года назад
Keynoteですよ!
@KIYO-Youtube
@KIYO-Youtube 2 года назад
@@imanyu_programming 回答ありがとうございます😊参考にします
@kyokenbatta
@kyokenbatta 2 года назад
わかりやすい説明ありがとうございます! 1:54:13付近でgammaにマウスを合わせると説明文が表示されますが、これはなにかライブラリをダウンロードしているんでしょうか?
@oyaji-max
@oyaji-max 3 года назад
わかりやすいです! 講座とは関係ないですが、マウスで範囲選択した時に表示される罫線が数秒で消えてますが、どのようなアプリを利用されてるのででしょうか。 リモート会議が増えてきたので参考にしたいです。
@imanyu_programming
@imanyu_programming 3 года назад
ありがとうございます!! ScreenBrush、というアプリです! apps.apple.com/jp/app/screenbrush/id1233965871?mt=12
@user-rv5qy1ho4x
@user-rv5qy1ho4x 2 года назад
まごうことなき超大作!
@imanyu_programming
@imanyu_programming 2 года назад
ありがとうございます😭
@mk-lj7fl
@mk-lj7fl Год назад
🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥
@0hayabusa174
@0hayabusa174 2 года назад
多重共線性 50:13 自分用
@shiori1210
@shiori1210 2 года назад
初めまして。 いまにゅさんの動画を見つけてから、繰り返し学習に役立てています。ありがとうございます! regression_pls.csvのファイルですが、デスクトップにダウンロードし解凍しました。 df = pd.read_csv(‘regression_pls.csv’) df.head() で入力しても、FileNotFoundErrorとなってしまいます。 どのような原因が考えられますでしょうか。
@shiori1210
@shiori1210 2 года назад
度々すみません。 パスをコピーし、df = pd.read_csv(‘/regression_pls.csv’)にしてみたところ無事に進めることができました!
@takaskndk9948
@takaskndk9948 2 года назад
分かりやすい説明をありがとうございます。 機械学習の超初心者です。 いくつか勉強してみているのですが、keras等他のツールでも、説明変数と目的変数は常に別の変数として分けられて扱っているのですが、素人目だと説明変数と目的変数のデータはひと固まりで持っている方が都合が良さそう&扱いやすそう(いわゆる表形式で目的変数と説明変数両方含んでいるようなイメージです)だと思ってしまうのですがそうではないのでしょうか。 例えば説明変数と目的変数は1行1行対応(紐づいている)しているものと思います。仮に片方の変数の順番が変わってしまうとめちゃくちゃになってしまったりすると思うのですが、この点が微妙に腑に落ちなくて気持ちが悪いというのがしばらく続いています笑 そもそもちゃんと理解できていないので私の文章も分かりづらいものになっていると思いますが、、、もし何かご存知のことがあれば教えていただけないでしょうか。
@user-ef4qw9nq3b
@user-ef4qw9nq3b Год назад
わかりやすいです!! 教師なし学習についてなのですが、教師あり学習で使用したデータセットをそのまま使うことは出来ますか? 理解があやふやで申し訳ないです🙇‍♀️
@user-dd7pf2mz4e
@user-dd7pf2mz4e 2 года назад
SIerの営業ですが、冒頭の解説、とても参考になりました。強化学習とか、何のことかあまり分からずに受注していることがほとんどですから…
@blb4019
@blb4019 Год назад
5:20 この時言っている収集したデータとは評価軸の値のことですか? よろしくお願い致します
@bearbook8577
@bearbook8577 2 года назад
動画見切って無いですけど書いてます。 今後見るところで解説されてるかもしれません。 (質問のメモ状態です) 機械学習にディープラーニングやその他の方法があるということは、その手法によって完成(?)の処理速度に差が出るのでしょうか
@bearbook8577
@bearbook8577 2 года назад
@UC0xRMqPOyRNPTaL6BxhbCnQ まさか見ている間に返信が来るとは、、! ありがとうございます これはもはや無料の個別指導塾では、、(笑) すいません、@以下がどうしても識別コードのようなものになり送り直したせいで通知が大変なことになっているかもしれないです、、(なお治らなかった)
@user-vh6kb1pn4j
@user-vh6kb1pn4j 3 года назад
いつもわかりやすい説明ありがとうございます。おかげさまでだいぶわかってきました。質問なのですがregression_pls.csvはどこからダウンロードできますか。
@imanyu_programming
@imanyu_programming 3 года назад
すいません、添付し忘れていました、、、 こちらです!!! drive.google.com/drive/folders/1LNvl1rWqDaP1lTeDnekA2gHTOwnG3Df0?usp=sharing
@user-vh6kb1pn4j
@user-vh6kb1pn4j 3 года назад
@@imanyu_programming ありがとうございます^^
@ruouham5644
@ruouham5644 Год назад
基本的に磯にハイエンドは持って行かない方がいいっすよ。
@5296daisukidesu
@5296daisukidesu Год назад
2:23:15 ==に気付かない今西さん
@AnhLan-bf6mg
@AnhLan-bf6mg 3 года назад
WOW!!!
@KIYO-Youtube
@KIYO-Youtube 2 года назад
機械学習入門2において、初めの説明では「nd.array型だと扱いにくいのでDataframeに変えよう」とあり、次の説明では「Scikit-learnではdataframe型ではなくdf.valuesでndarrayを使用しましょう」とありますが、これはチェック+前処理用=pandasと機械学習用=numpyということでしょうか?
@imanyu_programming
@imanyu_programming 2 года назад
sklearnを使用する際に使用するデータ型がNumPyをベースにしているため変換してるだけですね。基本的にはPandasベースで扱っていきます。 ※sklearnはPandasのデータでも受け付けてはくれます
@KIYO-Youtube
@KIYO-Youtube 2 года назад
@@imanyu_programming 回答ありがとうございます。普段DATAFRAME型でやっていても問題なかったため気にしていなかったのですが、今後はnd array型で使っていきたいと思います
@user-hh4xs1oq6n
@user-hh4xs1oq6n 2 года назад
サブスクライバーI、、 trx9.5%の1日あたりの利息、Webサイトを取得
@user-zh2eh1vs8d
@user-zh2eh1vs8d Год назад
自分用 1:11:00
@user-qe4vu7gs8z
@user-qe4vu7gs8z 3 года назад
おっさんなので、fストリングがまだ慣れないですね、つい.formatを使ってしまう笑
@imanyu_programming
@imanyu_programming 3 года назад
私もようやくなれたところです!笑
@user-yk3rc9jg9p
@user-yk3rc9jg9p Месяц назад
2台のPCで流し見しながらパチパチ打っていたら、表やグラフで画面の半分くらいスクロールしてしまって、過去に入力されたコマンド行がもう見えなくなり、動画を停止してもスクロールできるわけもなく、RU-vidに10秒戻るボタンもないので、適当に戻すと1分くらい戻ってしまって、また同じ内容を聞き返すみたいなことが何度かありました。 GoogleドライブにCSVファイルが置いてあるのなら、説明もないコマンド行だけを保存したテキストファイルも提供してもらって、最初は機械的に1行コピー&貼り付けで流れを追うスタイルでもよい気がしました。
@user-yk3rc9jg9p
@user-yk3rc9jg9p 21 день назад
画面を見ながら打ち間違いなのか、未来の仕様変更のエラーなのか切り分けのため、他の動画提供者のようにipynbファイルを提供してくれる方が親切かなと。
@shipoto2490
@shipoto2490 3 года назад
とてもスッキリ体系的に整理されていて、目から鱗でした。例えも秀逸で、理解促進に大きく寄与していますよね。これまでいろいろ学習コンテンツを試してきましたが、これは感動ものです。アイコンもセンス良過ぎです\(^^)/
@imanyu_programming
@imanyu_programming 3 года назад
素敵なコメントありがとうございます😭 頑張って作成した甲斐がありました、、!!
@da-to6122
@da-to6122 2 года назад
k最後のkmeans法の実装で(No, cluster)をdropしてたと思うのですがaxis=0を入れる必要はないんですか?
@user-zg4xr1lf1m
@user-zg4xr1lf1m 2 года назад
graphviz、MacでやってるのてますがJupyter labじゃ動かせないんですかね、、 止まってしまいました
@user-vu4gw1yw2m
@user-vu4gw1yw2m 2 года назад
1:04:30
@user-xt4gb1uo4o
@user-xt4gb1uo4o 2 года назад
すみません、質問なのですが、regression_pls.csvがファイルの中にないのですがどうしたらいいのでしょうか?
@user-xw3fo7vi4c
@user-xw3fo7vi4c 3 года назад
回帰も機械学習に入るのですね 統計のような気もしますが…
@imanyu_programming
@imanyu_programming 3 года назад
どちらにも入りますよ!
@user-vv9ob6uw7s
@user-vv9ob6uw7s 2 года назад
17:00
@user-eo3wy4qn7v
@user-eo3wy4qn7v 2 года назад
技術的要素はどこからになりますか? 教えていただくと幸いです。
@user-eo3wy4qn7v
@user-eo3wy4qn7v 2 года назад
スタンプすなら教えてください。ww
@iroha__
@iroha__ 2 года назад
文系プログラミング未経験で新卒エンジニアになったけど大丈夫かな…
@illiondiorama5599
@illiondiorama5599 Год назад
やば
@iroha__
@iroha__ Год назад
@@illiondiorama5599 毎日楽しすぎてやばいです、笑
@user-gl8fo7oq9c
@user-gl8fo7oq9c Год назад
@@illiondiorama5599各国クククククコカかワカワカくわかわかくわかきわきかかわかわかわかわかをわをわかんわかんわわかわわわくかわわこ、そそそ
@user-pb3tb7ki9r
@user-pb3tb7ki9r Год назад
理系からすると文系でプログラミングに挑戦しているのはめっちゃ好感持てます! 頑張ってください! そして是非アルゴリズムの虜になってください笑
@KS-eb5jn
@KS-eb5jn 3 месяца назад
プログラミングを趣味に出来るほど好きにならたら大丈夫、無事ブラックSESで搾取されても幸せになれます。タヒ無いよう健康には気を付けてね😂
@yugosaito9704
@yugosaito9704 10 месяцев назад
自分用 1日目 17:46
@ss5277
@ss5277 2 года назад
6:21 切片1では?
@imanyu_programming
@imanyu_programming 2 года назад
ご指摘のとおりです、、、 間違えています。。
@yuu2680
@yuu2680 2 года назад
14:08
@johnstonbruce9781
@johnstonbruce9781 2 года назад
私は外国為替/暗号通貨に不慣れであり、これらの戦略をうまく使うのは難しいと思います。 合法的なブローカーはどこにありますか? 私のアカウントを管理し、取引方法も教えてくれます。
@fatmahiranur2377
@fatmahiranur2377 2 года назад
@Andy Harry 私は彼女について聞いたことがあります、彼女はダミーのための暗号通貨投資の著者です。 本当に素敵な本。
@walkerpaul3210
@walkerpaul3210 2 года назад
昨年、2000ドルでステラローガンとの投資を開始しましたが、今では毎週6000ドル以上を獲得しています。 私の友人のほとんどは彼女と交換します。
@williamspedro9351
@williamspedro9351 2 года назад
ステラローガンとも取引している人を見つけるのはいいことです。 彼女は何ヶ月も私の貿易を管理していて、私は毎週利益を上げ続けています。 私は先週$7,130を稼ぎました。
@marianakinleye9468
@marianakinleye9468 2 года назад
私はこの専門家ステラローガンについてたくさん聞いたことがありますが、私と職場の同僚は恐れのために投資することに懐疑的でした。 私はそれに道を譲ることをいとわないと思います、どうすればこの専門家に連絡できますか?
@benedictandrain143
@benedictandrain143 2 года назад
プロのブローカーと取引する初心者投資家が最良の戦略であるため、ステラローガンと取引されているので、彼女のユニークなスキルセットは素晴らしいです
@user-ie7gk8ez9p
@user-ie7gk8ez9p Год назад
インポートしようとすると ImportError: `load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2. と表示されるのですが、移動してしまって表示できないという事でしょうか 私の入力が間違っているのかもしれないですが
@yu_yyyu
@yu_yyyu Год назад
データが消されているようです、、かわりにload_diabetesが使えますよ 一年後の糖尿病進度を調査したデータです
@Asitanokibou
@Asitanokibou Год назад
どうやらこのボストンのデータセットは重回帰分析で用いられる説明変数?に黒人の割合という変数が用いられており、この仮定が倫理的に問題があるみたいで使用できなくなったようです。 代わりに from sklearn.datasets import fetch_california_housing dataset = fetch_california_housing() というようにカリフォルニア住宅データを使うといいらしいです。
@KI-mr5zq
@KI-mr5zq 3 года назад
convinience_store_csvのファイルってどこからダウンロードできますかね?
@imanyu_programming
@imanyu_programming 3 года назад
概要欄にありませんかね??
@KI-mr5zq
@KI-mr5zq 3 года назад
@@imanyu_programming ありました!すいません!
@018_kaminori
@018_kaminori 2 года назад
つまり face appっていう写真を撮ってそれの性別とか変えれるようにしてるのも機械学習のひとつなんか
@hide1864
@hide1864 2 года назад
1:03
@user-henjisiroya
@user-henjisiroya 2 года назад
128次元ベクトルを2次元平面に落とし込むとかイメージはできやんかったけど、内積0に近づくような係数見つければいいんよなー
@nkol6832
@nkol6832 Год назад
17:30
@christinegouda
@christinegouda 8 месяцев назад
なんか説明してくれるのはいいが、フローもなにもなくて、こうすればこうなりますっていうのがひたすら続いていくのを見るのは非効率的だしなにをやりたいのか、今なにをやっているのか意味不明。初心者がこれ見て全体像を把握できますか?
@user-cb2hw8nb6u
@user-cb2hw8nb6u 5 месяцев назад
インポートのコードから真似して書かないと頭に入りにくいですよ
@user-cb2hw8nb6u
@user-cb2hw8nb6u 5 месяцев назад
インポートのコードから真似して書かないと頭に入りにくいですよ
@user-cb2hw8nb6u
@user-cb2hw8nb6u 5 месяцев назад
インポートのコードから真似して書かないと頭に入りにくいですよ
@user-cb2hw8nb6u
@user-cb2hw8nb6u 5 месяцев назад
インポートのコードから真似して書かないと頭に入りにくいですよ
@user-cb2hw8nb6u
@user-cb2hw8nb6u 5 месяцев назад
インポートのコードから真似して書かないと頭に入りにくいですよ
@stx219
@stx219 2 года назад
いやsklearn有能すぎんか
@txcing9296
@txcing9296 2 года назад
May 29 11:55
@user-kl6em2mk5i
@user-kl6em2mk5i Месяц назад
48:14
@user-qu6fv7cv2y
@user-qu6fv7cv2y Год назад
自 57:00
@tk-gp4zh
@tk-gp4zh 2 года назад
これじゃ数式の理解や、アルゴリズムの 理解が難しい。結局数理的な理解をしないことには応用が効かない。数式を絡めてくれれば見やすいと思います。
@user-eq1sr6yu2i
@user-eq1sr6yu2i 2 года назад
しゃぞー、?
@makotktjm7418
@makotktjm7418 3 года назад
写像…?何すか、写像って。
@imanyu_programming
@imanyu_programming 3 года назад
特定の何かに変換する処理だと思っていただければと! 数学的要素入ってくるので、ざっくりとしたイメージのみで大丈夫です
@makotktjm7418
@makotktjm7418 3 года назад
@@imanyu_programming 真面目に返してもらって申し訳ないんですが、これはひろゆきネタです笑
@imanyu_programming
@imanyu_programming 3 года назад
@@makotktjm7418 そうなんですね、、、笑 知らなかったです笑
@xeno2997
@xeno2997 3 года назад
一言で関数のベクトルやマトリックスバージョンです。線形代数を勉強しましょう。
@makotktjm7418
@makotktjm7418 3 года назад
@@xeno2997 返信読んでないだろお前
@madspyBTKT
@madspyBTKT Год назад
俺は英語やっといてよかった おまえみたいのにマウント 取られたく無い絶対
@Ashiya-Ichiro
@Ashiya-Ichiro 2 года назад
いや、AIは強い分野と弱い分野が極端やぞ😑 人間の感覚値は異常に高い。将来は分からんが今のAIには無理。 逆に論理は異常に高い。人間は疲れるが機械は疲れない。
@user-ht1zp7bg8x
@user-ht1zp7bg8x Год назад
いまにゅさん、こんにちは。モデムの定義で from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model 結果:LinearRegression() いまにゅさんと同じ結果にならないのはなぜですか?
@thonpy1000
@thonpy1000 Год назад
22:00
@user-nm7nn9pk2h
@user-nm7nn9pk2h 8 месяцев назад
24:40
@user-si5bp4ty3c
@user-si5bp4ty3c 7 месяцев назад
50:47
Далее