Python

Scikit-learnのLassoクラスによるラッソ回帰について解説します。

Scikit-learnのRidgeクラスによるリッジ回帰について解説します。

Scikit-learnのLinearRegressionクラスによる線形回帰について解説します。

分類モデルの評価指標としてよく用いられる、混同行列、F値、ROC曲線、AUCについて解説します。

サポートベクターマシン (SVM, support vector machine) は分類アルゴリズムの1つです。SVMは線形・非線形な分類のどちらも扱うことができます。また、構造が複雑な中規模以下のデータの分類に適しています。

分類木 (classification tree) は、分析したデータが属するカテゴリー（クラス）を予測する分類アルゴリズムの1つです。分類木では、Yes/Noによる分岐を何度か繰り返して、分類の予測を返します。

Pythonの最適化モデリングツールPyomoで、混合整数非線形最適化 (MINLP) ソルバSCIPを利用する方法をまとめました。

静的サイトホスティングサービスのCloudflare Pages上でドキュメント生成ツールSphinxを自動デプロイする手順を備忘録としてまとめました。

Pythonと最適化ライブラリCasADiを使って、Direct Multiple Shooting法と呼ばれる手法によって最適制御問題を解きました。

Sphinxでサイト構造を示すサイトマップ (sitemap.xml) を作成する方法をまとめました。

Pythonのクラスにおいて、インスタンスメソッドとクラスメソッド (classmethod), スタティックメソッド (staticmethod) を使い分ける方法をまとめました。

Matplotlibでグラフの軸の目盛りを整数にするには、MaxNLocatorクラスを使用します。

Pythonの最適化モデリングツールPyomoで利用できる無償の数理最適化ソルバと、その導入方法をまとめました。