保護中: PythonとKerasによるディープラーニングの入門 (2) 実際の適用例(1)テキストデータの2クラス分類 python Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2023.05.23 2021.10.31 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
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[…] PythonとKerasを使った深層学習による2クラス分類 […]
[…] 深層学習を行うための「PythonとKerasによるディープラーニング」より。前回は実際の適用(テキストデータの2クラス分類)について述べた。今回は別の実際の適用例であるニュース配信の多クラス分類について述べる。 […]
[…] 前回までに、二値分類、多クラス分類、スカラー回帰という3種類の機械学習について述べた。これらはいずれも教師あり学習(supervised learning)となる。教師あり学習の目的は、訓練の入力値と目的値の関係を学習することにある。 […]
[…] 次回は実際の適用(テキストデータの2クラス分類)について述べる。 […]