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。
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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。
CVaR (Conditional Value at Risk) によるリスクを評価したポートフォリオ最適化手法について、“Optimization Methods in Finance"を読んで勉強した内容をまとめました。
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。
等式制約あり最適化問題を扱う拡張ラグランジュ法をPythonで実装しました。
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。
Visual Studioで「プロジェクトのターゲットフレームワークがインストールされていません」というエラーが表示された場合の対処法を解説します。