機械学習

Pythonで株価予測して億り人。夢のある話ですよね~。そんな簡単にはいかないですが勉強する価値ありですよ~。サンプルコードも参考にしてね！

Titanicの次に挑戦する問題「House Prices - Advanced Regression Techniques」には「data_description.txt」が準備されており、しっかり理解したいですよね。アメリカの住宅価格予測なので日本人には理解しずらい部分もあるため解説してみました！

機械学習コンペ(kaggle)でTitanicの次に挑戦するコンペって迷いますよね。迷う必要はありません。教師ありでいうと「House Prices - Advanced Regression Techniques」に決まり！です。コピペから勉強できるようにしているのでぜひ覗いてくださいね。

特徴量のカラムが多いときにいちいち「one-hotエンコーディング」をしていくのは面倒なのですべてをまとめてしてしまいたいですよね。コードを掲載するのでこのまま使って下さいね。これはObject判定をしてからカラム名を辞書に入れそれをfor文で「one-hotエンコーディング」にしてく方法がよいとおもいます。

機械学習を勉強して腕試ししたい人必見！。機械学習コンペ(kaggle)で伝説となっている問題「タイタニックでの生存者予測」に挑戦してみた！(9万ドル！)。英語で少し敷居の高いKaggleを解説しています。みんなで挑戦してKaggler(カグラー)になろうぜー(^^♪