実行例は「saka.mokumoku」の「Google Colabotry」環境に保存してある
「見出し」の番号が管理番号
１．アヤメの種類判別
scikit-learnライブラリが提供するアイリスデータセットは
様々な分類方法を学ぶために用意されている
教師あり学習、分類問題
| 種類判別 | その１ | データ準備の解説 データの読み込み データの確認 |
| 同上 | その２ | データを学習用と評価用に分ける モデルの学習 |
| 同上 | その３ | 評価用数値を求めて モデルの評価 |
| 同上 | その４ | 「あやめ」データセットの内容出力 Iris DatasetをPrint文で出力 |
| 同上 | その５ | 「あやめ」データセットの内容を可視化する matplotlibを使用して可視化する TensorFlowとKerasで機械学習を行う |
| 同上 | その６ | 「あやめ」データセットの内容を分類する 学習モデルはRandomForestを使用する |
| 同上 | その７ | 「あやめ」データセットの内容を分類する 様々な分類アルゴリズムを試してみる |
２．株価予測
教師あり学習、回帰問題