leaf classification
https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home
couseraのmachine learnigコースやってました。
Andrew Ng先生の説明が直感的で非常に分かりやすいです。
日本語の字幕もあるし、機会学習を始めた時に、一番最初にやれば良かったなってくらい良い教材です。
本日のデータ
https://www.kaggle.com/c/leaf-classification
９９種類の葉っぱのデータが１０ずつで全部で990、columnはmarginやtextureが全部で192？くらいでした。
と言っても僕は右も左も分からないので、人様のカーネルをパクっていこと思います。
https://www.kaggle.com/jeffd23/leaf-classification/10-classifier-showdown-in-scikit-learn←こちらの記事
全部で１０種類の分類器を試してみよう！って内容みたいです。
結果から言うと、LinearDiscriminantAnalysisの精度が一番良かったです。
ところで、kaggleのphone validationをしたんですけど、サンフランシスコ？？から直接電話がかかってきてびっくりしました。
当然機会音声でしたけどね・・・。
あとjupyter notebookを使ってたんだけど、途中でnotebookの進化版らしいjupyterlabとやらを発見したので、使ってみました。
Jupyter Notebookの次世代版、JupyterLabのこれが凄いポイントの紹介 - のんびりしているエンジニアの日記
