【機械学習入門】Pythonで機械学習を実装したい人がはじめに見る動画（教師あり学習・回帰）

[@imanyu_programming]

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[@terumahido32423]

😅❤😅

[@sp-tn8uc]

非常に分かりやすかったです。私自身、機械学習の理論部分は独学で学んでいたのですが、この動画ではpythonでの実装、データの可視化等が丁寧に説明されておりとても参考になりました。ありがとうございます。

[@imanyu_programming]

ご視聴ありがとうございます！！ そのようにおっしゃっていただき非常に嬉しいです！

[@yukidora8689]

scikit-learn 1.2になりBostonのデータが廃止されたそうです。どうしたらいいですか？

[@無駄な呼吸]

KZbinr特有の無駄なパフォーマンスのない、純粋な良い教育チャンネルね

[@imanyu_programming]

そのようにおっしゃっていただき嬉しいです！！ ありがとうございます！

[@kazuya2481]

初めてここまでのレベルの講座をみれました。初めにデータの概要についてご説明いただけるとさらにわかりやすかったです。

[@imanyu_programming]

コメント、フィードバックありがとうございます！！！！！！

[@サイタツ-u2x]

これ無料で見ていいんか！？ってくらい参考になりました！

[@シュンテイク]

ありがとうございました。 とてもよく理解できました。 計算結果の背景までは、なかなか勉強するのはハードルが高いですが、第３段〜第5段までしっかりと学びたいと思います。 独学者の強い味方です！

[@imanyu_programming]

こちらこそご視聴いただきありがとうございます！！ 細かな部分は最初から理解する必要ないと思います！！ 大枠をしっかり抑えていただければ大丈夫です！！

[@大仁田ふみや]

5:20の部分まで記述しましたが、 NemeError：name 'dataset' is not defined と出て「dataset」の中身が観れません。 解決方法を教えて下さい。 ちなみに初心者です。

[@伊計寛]

いまにゅーさん、こんにちは、 重回帰分析のLinearRegression()の結果が異なっています。 model.fit(x_train, t_train)を入力しても、LinearRegression()のカッコ内には、空のの状態です。

[@おさむくん-v4j]

いま、キカガクさんのHPで勉強させてもらってます。 非常にわかりやすいです！

[@user-hn5bc3uh9u]

非常にわかりやすかったです．ありがとうございました． 疑問に思ったのですが，ボストンの住宅データからxとtを取得する場面で一度DataFrameを経由したのはなぜでしょう？ もともとndarrayだったらそのまま使ってしまえないかと素人目線で思ってしまいました．

[@oa6941]

他の【機械学習入門】コースも一気に見ました。大変、わかりやすく”なるほど”の連続でした。これまで、断片的だった知識が、つながりました。書籍を購入を考えたのですが、この動画に出会えて書籍購入は不要となりました。

[@imanyu_programming]

そのようにおっしゃっていただき嬉しいです！！ ありがとうございます！！！

[@耳を澄ませば]

20:14にmodelを実行してもLinearRegrrssion（）に何も出てこないです

[@chibabozen8310]

import matplotlib as pltをimport matplotlib.pyplot as pltに変更しないと winでjupyter labを使うとplt.figure(figsize=(10,7))の所でエラーがでました。

[@pichi3687]

参考になりました。少し応用してimport Lassoとかやればラスー回帰とかもできますよね。

[@imanyu_programming]

コメントありがとうございます！！ おっしゃるとおりですね！！！

[@bartool-bb1sh]

内容のトレースはできますが理解度レベルがどのくらいかは不明。とりあえず次の講座に進んでみます。

[@yoshikikkawa]

分かり易い説明ありがとうございます。 model.fit(x_train, t_train) model.coef_ plt.figure(figsize=(10,7)) plt.bar(x= columns, height= model.coef_) のコードに以下のMSGです。ご教授お願い致します。 TypeError Traceback (most recent call last) in () ----> 1 model.fit(x_train, t_train) 2 model.coef_ 3 plt.figure(figsize=(10,7)) 4 plt.bar(x= columns, height= model.coef_) TypeError: fit() missing 1 required positional argument: 'y'

[@yoshikikkawa]

Windows10の環境で　df = pd.DataFrame(x, column= columns)　はエラーになり、columnはUndefineのようです。df = pd.DataFrame(x, columns= columns)としたら上手くゆきました。

[@yoshikikkawa]

私の見間違いでした。

[@メンディ-z7u]

regression_pls.csvはどこからダウンロードできますか？

[@imanyu_programming]

すいません、後ほどアップします！

[@imanyu_programming]

概要欄に記載しました！！

[@メンディ-z7u]

@@imanyu_programming ありがとうございます！

[@koukigrew]

Vol1から２に至るまでをカットしすぎ、、、機械学習の大まかな概念を理解したあとにいきなり大きなターゲットに向けてコーディングを始めても何をしてるのかサッパリ( ﾟДﾟ)

[@hirokishinjo9507]

とても勉強になりました！ チャンネル登録させていただきました。 Pythonで、回帰分析や機械学習を回す参考書として、おすすめのものがございましたら、紹介していただきたく思います。

[@imanyu_programming]

ありがとうございます！！！ 無難かつ、ボリューミーではありますが、impress社のtop gearシリーズはおすすめです！ www.amazon.co.jp/Sebastian-Raschka/dp/4295010073/

[@大下勇次-i9d]

スマホで見てると少しボケて見えて見えづらいです

[@imanyu_programming]

KZbinの画質設定の問題かと、、、

[@耳を澄ませば]

21:19モデルの学習が完了しません。 ValueError Traceback (most recent call last) in ----> 1 model.fit(x_train, t_train) 3 frames /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator) 767 # If input is 1D raise error 768 if array.ndim == 1: --> 769 raise ValueError( 770 "Expected 2D array, got 1D array instead: array={}. " 771 "Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if "

[@tn3769]

この講座で初めてPythonを触っているものです。 分かる方がいたら教えてほしいのですが20：24あたりの from sklearn.linear_model import LinearRegression のところで躓きました。 進めて model　の実行結果が LinearRegression()　と（）内に何もない状態になり以下の model.coef_　でエラーとなりました。 打ち間違えではないと思うのですが、何を間違えているのかわかりません。 コメントいただけると助かります。 「先にココを学習したら？」というものがあれば是非教えてください。

[@tn3769]

ごめんなさい解決しました。 原因が謎のままですがエラーはなくなりました。 LinearRegression() の部分は相変わらず（）内空ですが model.coef_ に動画と同じ画面になりました。