Python＆機械学習ライブラリ scikit-learn の使い方の練習コード集。機械学習の理論解説付き。

分かりやすいように、各フォルダ毎で完結したコード一式になっています。
又、各フォルダにある README.md ファイルに、コード実行結果の解説と合わせて関連する機械学習の背景理論の解説も記載してます。

scikit-learn ライブラリ チートシート：

http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/

https://github.com/Yagami360/MachineLearning_Exercises_Python_scikit-learn/blob/master/dataset.md

1. ./Perceptron
2. ./AdaLineGD
3. ./AdaLineSGD
4. ./Perceptron_scikit-learn
5. ./LogisticRegression_scikit-learn
6. ./SVM_scikit-learn
7. ./kNN_scikit-learn
8. ./DecisionTree_scikit-learn
9. ./RandomForests_scikit-learn
10. ./DataPreProcess_scikit-learn
11. ./PCA_scikit-learn
12. ./kernelPCA_scikit-learn
13. ./MachineLearningPipeline_scikit-learn
14. ./EnsembleLearning_scikit-learn
15. ./ClusteringAnalysis_scikit-learn