イントロ Myoで計測した８動作の積分筋電位（IEMG波形）の５０データのうち、２データをランダムで抽出して、識別器の学習データに使用する。５回ランダムで学習データを抽出して異なる５つの学習データの組み合わせがあるときに、学習データの組み合わせに…

はじめに 本記事では、sklearnのk-NN（K Nearest Neighbor）のライブラリを使用してアヤメのクラス分類をしながら、k-NNの実装方法を記述していきます。 k-NNとは？ k-NNは、入力された未知データに対して、もっとも似ている学習データをK個選択して、選択さ…

はじめに 本記事では、sklearnのLDA（Linear Discriminant Analysis）のライブラリを使用してアヤメのクラス分離をしながら、LDAの実装方法を記述していく。 LDAとは？ 複数の次元をもつデータを、データが持つ情報を保ちながら次元を減らし、データを分離す…

はじめに 本記事では、SVMを使用する際にもっとも適したカーネルを選択する方法として、グリッドサーチと交差検証によって、カーネルのバンド幅gammaと正則化パラメータCを決定し、各カーネルのもっとも良いパラメータを比較する。 データセットはアヤメのデ…

イントロ scikit-learnのサポートベクターマシンを使用できるSVCメソッドを使用する時に指定できるkernel（カーネル）パラメーターがあります。このkernelパラメーターには、'linear'、'poly'、'rbf'、'sigmoid'を指定することができます。カーネルを設定で…

イントロ 本記事では、PythonとJupyter notebookを使用して、８動作の筋電波形(EMG)のデータセットを機械学習モデルに学習させます。 そして、入力された筋電波形が８動作のどの動作に属するかを予測するシステムを実装しながら機械学習の使い方について理解…