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  <author_name>hayataka2049</author_name>
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  <blog_title>静かなる名辞</blog_title>
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    <anon>python</anon>
    <anon>機械学習</anon>
    <anon>sklearn</anon>
    <anon>線形判別分析</anon>
    <anon>SVM</anon>
    <anon>ロジスティック回帰</anon>
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  <description>はじめに 線形な分類器は癒やし やれ、RBFカーネルだ、決定木だ、ニューラルネットだ、深層学習だ、と流行り物に乗っかって、言うことを聞かない非線形な分類器をなんとかねじ伏せている私たちは、きっと心が荒んでいるのでしょう。 そんな私たちに、線形分類器は癒やしを提供してくれます。 といってもいろいろありますよね。そこで比較してみることにしました。 実験 sklearnの線形モデルは本当にたくさんあってどれを選べば良いのかわからないのですが（参考：API Reference — scikit-learn 0.20.1 documentation）、3つに絞りました。 線形判別分析 ロジスティック回帰…</description>
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  <published>2018-09-10 19:46:32</published>
  <title>【python】線形な分類器の比較</title>
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