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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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回帰分析の予測値の粒度を上げたい

yaju
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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/03/27 14:14

たかしくんは八百屋へお使いに行きました。
リンゴ1個とミカン3個を買うと190円,リンゴ3個とミカン1個を買うと330円するようです。
リンゴ2個とミカン4個を買うといくらになるでしょうか?
TensorFlowコトハジメ 八百屋で勾配降下法

手動計算では、答えが90円と30円になるのですが、TensorFlowで組んだ場合に答えが99円と25円というように1円単位になります。
これを、TensorFlowで組んだ場合でも10円単位で答えが出るようにしたい場合、どのようにすればいいのでしょうか。

GradientDescentOptimizer(0.02) の値を(10.02) とすると逆に答えが出なくなってしまう。

予測値の粒度を上げるという表現がどうかと思ったのですが、言葉が思いつかなかった。

# coding: utf-8 # 必要なモジュールを読み込む import numpy as np import tensorflow as tf # 1. 予測式(モデル)を記述する # 入力変数と出力変数のプレースホルダを生成 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="x") y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name="y") # モデルパラメータ a = tf.Variable(tf.zeros((2, 1)), name="a") # モデル式 y = tf.matmul(x, a) # 2. 学習に必要な関数を定義する # 誤差関数(loss) loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) # 最適化手段を選ぶ(最急降下法) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.02).minimize(loss) # 3. 実際に学習処理を実行する # (1) 訓練データを生成する train_x = np.array([[1., 3.], [3., 1.], [5., 7.]]) train_y = np.array([190., 330., 660.]).reshape(3, 1) print("x=", train_x) print("y=", train_y) # (2) セッションを準備し,変数を初期化 sess = tf.Session() init = tf.initialize_all_variables() sess.run(init) # (3) 最急勾配法でパラメータ更新 (100回更新する) for i in range(100): _, l, a_ = sess.run([train_step, loss, a], feed_dict={x: train_x, y_: train_y}) if (i + 1) % 10 == 0: print("step=%3d, a1=%6.2f, a2=%6.2f, loss=%.2f" % (i + 1, a_[0], a_[1], l)) # (4) 学習結果を出力 est_a = sess.run(a, feed_dict={x: train_x, y_: train_y}) print("Estimated: a1=%6.2f, a2=%6.2f" % (est_a[0], est_a[1])) # 4. 新しいデータに対して予測する # (1) 新しいデータを用意 new_x = np.array([2., 4.]).reshape(1, 2) # (2) 学習結果をつかって,予測実施 new_y = sess.run(y, feed_dict={x: new_x}) print(new_y) # 5. 後片付け # セッションを閉じる sess.close()

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