でも、機械学習って お難しいんでしょ？

でも、機械学習って お難しいんでしょ？@yamadagenki0607

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本日のサンプルコード・データ https://github.com/shengbo-medley/MiscForStudy/tree/master/20151212

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自己紹介

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@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

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突然ですが！

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12月24日といえば。。。

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平日です

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が、

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が、

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世間はクリスマス・イブです

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クリスマスイブとは

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Wikipediaより

安心してください

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※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

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@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

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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

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回帰モデルを作成しよう

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回帰モデルを作成しよう

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好みの女の子を探そう

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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

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(仮)謎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・・・

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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

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54kgくらいかな

え、60kg

え、65kg48kg かな？

44kgよ

Rを使って身長を推測しよう!!

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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)

予測結果

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162.8cm

153.4cm

166.1cm

154.4cm

153.9cm

分類モデルを作成しよう

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分類モデルを作成しよう

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過去の経験から 付き合えるかどうか考えよう

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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…

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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)

予測結果

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◯

☓

☓

◯☓

以上！

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大事なことは、繰り返す

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@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

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ステキなクリスマスを(´・ω・｀)

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