【Pythonプログラミング】scikit-learnで機械学習！〜 入門編・初心者向け 〜 

やっと機械学習のさわりまで辿り着きました。コードも然ることながら、数学の知識も沢山身に付けていかなければならないとは思いますが、いつまでもお若い皆さんとお仕事が出来るよう、年齢を言い訳にせずに学んでゆこうと思います。これからもよろしくお願い申し上げます。

ついに機械学習動画！ スライドがわかりやすいですし、セクションごとのデフォルメイラストの差し込み編集もあって30分弱もある長尺なのにメリハリのある力作な動画で見やすいです👀 なんだか伸びそうな動画な気がします😊

よくまとまっていて、とても分かりやすいです！ありがとうございました！

This is a whole new level for learning scikit-learn... keep it up Vtuber-chan :D

待ってました！機械学習。 楽しみです😊

わかりやすくて感謝しかありません

機械学習って敷居が高そうで手を出していませんでしたが、この動画でちょっとやってみたいなーと思えました。

すばらしくわかりやすかったです。

すごく分かりやすい動画で勉強になりました。 ただ、少し気になったのですが、動画であった X = df[[Sepal.Length, 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width']] ではエラーが出てしまいました。 iris.csvを確認したところ、列名が「SepalLengthCm, 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'PetalWidthCm'」 になっていたので X = df[['SepalLengthCm', 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'PetalWidthCm']] に変えたらきちんと動きました。 動画のcsvファイルと、中身変わっていたのでしょうか？ それとも、csvの読み込ませ方で変わるのでしょうか。 python初心者なので、トンチンカンな事言っていたらスミマセン。

わかりやすい解説ありがとうございます。2023/5/6時点では、概要欄に書かれているURLからダウンロードできるiris.csvの項目名が、動画のコードとは異なっていました。具体的には Sepal.Length→SepalLengthCm などです。これを合わせることにより動画の通り0.866..7の答えを得ることができました。これを踏み台に、もっと勉強していきます。

モデルの種類を変えるならクラスを変える、についてもっと詳しく知りたいです。すごく興味があります♪

分かりやすく楽しく学べました。 線形回帰モデルの動画も作っていただきたいです。

Courera中心に勉強していますが、実にわかりやすい。素晴らしいです！Pycharm、私もファンです。

分かりやすかったです！

良い声で学習するとはかどりますね！

なかなか踏み込めなかった機械学習に触れられてよかったです。 ただ全てのデータに花の種類が元から入っていたので、頭がこんがらがりました。 花の種類が入っていないデータに対して種類を予測できるのかなと考えてました...

素晴らしい動画でした！

I'm a lecturer myself and found this interesting even though I don't really understand japanese 😖😆👍🏼.

動画本当にわかりやすくていつも参考にしています😄特徴量が画像データの場合はどのような流れになりますか？

説明が上手だ、、

とてもよい講座でした。　また強化学習企画お願いいたします。

動画すごくわかりやすかったです！ 無知な質問で恐縮なのですが、学習を終えたデータを抽出し、他のプログラムで使うことは可能なのでしょうか？

Omg AI and ML vtuber, I'm so proud 😭

最近 pythonのコルーチンに興味が出てきたんですけど海外の方の解説動画しかなくて苦戦してます。サプーさんがコルーチンを扱えるようであれば解説していただきたいです。

I'm a Korean student studying deep learning. I accidentally saw a video on the algorithm, so I watched it, even though I don't speak Japanese, but your voice is good, so I keep watching. I will visit your channel often . Oh I will also watch other videos on your channel. Thanks

ランダムフォレストや決定木の解説もお願いします

こんにちは。 とても分かりやすいので、回数を重ねて拝見させていただいています。 画面で、サプーさんがプログラムを記述しているエディタは何でしょうか？ VSCでしょうか?参考にしたくお伺いしました。

AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'read_CSV'というエラーが出て読み込まないのです。

いい感じに頭が・・・・(笑) この学習用に渡す値に「データベースの各ユーザーの「値」」を直接データベースから渡す事は可能ですか？ 理想としては値の振り幅から 「貴方は虫歯かもしれません」みたいに 予想できる用に成ればベスト

セトーサをサトーセって間違えてるの なんか微笑ましい すみません💦😭

死ぬほど分かりやすく、無事死亡。 こういう基礎の部分が分かってるか否かで、 scikit-learnを学ぶにあたって今後の吸収のしやすさが全然違うので、本当にありがたいです。

いつもありがとうございます😊 この部分をもう少し詳しくご教授願いたいです(´;ω;｀) ↓ clf = RandomForestClassifier(random_state=77) clf.fit(X_train, y_train)