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Jupyter Notebookでscikit-learnを使った機械学習・画像処理の基本

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名刺レイアウトの解析などを行う分析コンペに必要な画像処理や機械学習について、Python/Scikit-learn でどのようにできるのか?の説明をします。

Published in: Data & Analytics

Jupyter Notebookでscikit-learnを使った機械学習・画像処理の基本

  1. 1. 1 【例題】機械学習の基礎  「ナチュラルローソン菓子」の売上予測  https://deepanalytics.jp/compe/28  サンプルデータ  学習データ・テストデータ(data3.zip)  https://deepanalytics.jp/compe/28/download
  2. 2. 2 画像処理に慣れる  Pythonで画像を扱ってみよう  Scikit-image  http://scikit-image.org/  サンプル・コード  http://scikit-image.org/docs/stable/auto_examples/index.html
  3. 3. 3 【例題】手書き文字の認識  scikit-learnのサンプルデータセット  http://scikit- learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_digits_last_imag e.html  チュートリアル  http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html  自分で書いて認識させてみる  scikit-imageなどを活用

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