機械学習、データマイニング、数理最適化に関する内容をまとめます.
機械学習・最適化DBSCAN: 外れ値/ノイズを発見するための密度ベースクラスタリング
クラスタリングは、類似性が高いデータをグループ化する教師なし学習の一種です。 クラスタリングには様々なアルゴリズムがありますが、使用アルゴリズムごとでデータセットから得られる結果も異なります。 さらに、クラスタリングには...
機械学習・最適化
機械学習・最適化
機械学習・最適化クラスタリング：k-meansクラスタリング
クラスタリングは、データの特徴量から似ているユーザー・製品・サンプルなどをグループ化する方法です。 様々な手法が存在するクラスタリング手法の中でも、k-meansクラスタリングは扱いが簡単な代表モデルのひとつです。 k-...
機械学習・最適化オブジェクト同士の類似度を測る方法。代表的な類似度計測方法のまとめ。
類似度は、ふたつのオブジェクトがどれくらい似ているかを示します。オブジェクト同士の類似度を計測する方法は、多くのデータマイニング、機械学習の手法で利用されます。 では、どのようにしてオブジェクト同士の類似度を計測するので...
機械学習・最適化データ前処理：正規化によるデータ変換
データ前処理(Data Preprocessing) には、(1)データクリーニング(Data Cleaning), (2)データインテグレーション(Data Integration), (3)データリダクション(Dat...
機械学習・最適化クラスタリング：類似度が高いオブジェクトのグループ化
クラスタリング（またはクラスター分析）は、集合に含まれるオブジェクトの類似度に基づき、それぞれのオブジェクトをグループ分けする手法です。 クラスタリングは、例えば、機械学習、パターン認識、画像分析、情報検索、バイオインフ...
機械学習・最適化整数計画法: pythonとgurobiを使って建設計画を最適化
オペレーションズ・リサーチの分野のひとつである「数理計画法」は、数理計画問題（最適化問題）を解くための方法です。数理計画法の様々なアプローチのうちのひとつに「整数計画法」があります。 整数計画法 決定変数を整数として扱う...
機械学習・最適化線形計画法: pythonとgurobiを使って生産計画を最適化
オペレーションズ・リサーチの分野のひとつ「数理計画法」は、数理計画問題（最適化問題）を解くための方法です。 数理計画法は、制約条件を満たし、目的関数を最小、あるいは、最大にする最適解を発見する方法です。数理計画法には様々...
機械学習・最適化数理計画法: PythonとGurobiを使って数理計画問題を解く
オペレーションズ・リサーチの重要な分野である数理計画法は、数理計画問題（最適化問題）を解くための方法であり、データサイエンスにとっても大事なトピックです。 数理計画法は、制約条件を満たし、目的関数を最小、あるいは、最大に...
機械学習・最適化意思決定をサポート。オペレーションズ・リサーチと数理最適化
「オペレーションズ・リサーチ」は、与えられた制約条件の下、最適なデザインや運用システムを見つけるための意思決定に関わる科学的アプローチです。 ゆえに、オペレーションズ・リサーチは、「経営科学(Management Sci...
機械学習・最適化Gurobi Optimizer（アカデミック・ライセンス）のインストール方法
Gurobi Optimizerは、線形計画(Linear Programming: LP)、二次計画(Quadratic Programming: QP)、混合整数計画(Multi Integer Programmin...
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