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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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LinearSVCによる多クラス分類のコードでわからないところがあります

red_red

総合スコア13

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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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投稿2019/08/05 00:26

編集2019/08/05 01:17

oreilly の「Pyhtonではじめる機械学習」のLinearSVCによる多クラス分類のコードで理解できない部分があったので質問させていただきます。
plt.plot(line, -(line * coef[0] + intercept) / coef[1], c=color)が何をしているのかがわかりません。
coefやintercept, c=colorの個々の意味はわかるのですが -(line * coef[0] + intercept) / coef[1]という式の意味がわかりません。
matplotlibのdocumentを読んだり、teratailで探したりしましたがわかりませんでした。
どうかお力添えお願いします。
また、参考になるサイト等ありましたら教えてください。

該当のソースコード

from sklearn.datasets import make_blobs blobs_dataset = make_blobs() X, y = make_blobs(random_state=42) linear_svm = LinearSVC().fit(X, y) mglearn.discrete_scatter(X[:, 0], X[:, 1], y) line = np.linspace(-15, 15) for coef, intercept, color in zip(linear_svm.coef_, linear_svm.intercept_, ["b", "r", "g"]): plt.plot(line, -(line * coef[0] + intercept) / coef[1], c=color) plt.ylim=(-10, -15) plt.xlim=(-10, 8) plt.xlabel=("Feature 0") plt.ylabel=("Feature 1") plt.legend(["Class 0", "Class 1", "Class 2", "Line class 0", "Line class 1", "Line class 2"], loc=(1.01, 0.3))

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tetsunosuke

2019/08/05 00:33

さっぱりわかりません となると何をどこまで調べたり試してみたのかがよくわかりません。 たとえば zip のほうは python zip とかで調べれば何かしら出てくると思います。 https://docs.python.org/ja/3/library/functions.html#zip 同じく、plt.plot もちょっと調べるとmatplotlibのいろいろが出てくると思いますが、どの程度調べられたでしょうか?
red_red

2019/08/05 01:20

ご指摘ありがとうございます。zipについてはご指摘の通りすぐにわかることでしたので消しました。 matplotlibに関する疑問は自力で解決できなかったので改めて質問させていただきました。
red_red

2019/08/05 01:57

まさにこれを探していました。tetsunosukeさん、丁寧かつ迅速な対応ありがとうございました。 今後は出来るだけ自分で調べた上で質問することを心がけます。
guest

回答1

0

ベストアンサー

解決したようなので回答になるURLを提示しておきます。

Pythonではじめる機械学習 線形モデル

特定の書籍であればコード群なので学習ブログなどがいくつか見つかると思うので(書籍のコード等をまるまる載せることについては是非があると思いますが・・・)、そのあたりを参考に調べてみるのが良いと思います。

投稿2019/08/05 02:03

tetsunosuke

総合スコア1292

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red_red

2019/08/05 02:06

色々とご丁寧にありがとうございました。m(_ _)m
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