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Python用 ICAとナイーブベイズとを組み合わせた半教師あり学習(半教師付き学習)によるクラス分類 プログラム・コード

¥980

データを準備するだけで、PythonでICAとナイーブベイズとを組み合わせた半教師あり学習(半教師付き学習)によるクラス分類 (ICA+NB) を実行できるプログラム・コードです。以下のURLからzipファイルをダウンロードしてください。
http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/icanb_analysis_all_python.zip
購入していただくと、zipファイルを解凍するためのパスワードが表示されます。

このプログラムで実行される流れについては下のURLのページをご覧ください。
http://univprof.com/archives/16-05-25-3464187.html

このプログラムはcsvファイルによってデータのやり取りをします。csvファイルのデータ形式およびサンプルデータについては下のURLのページをご覧ください。
https://note.mu/univprof/n/n694487325cb1

プログラムを実行するときのPython環境の準備については下のURLのページをご覧ください。
https://note.mu/univprof/n/nb07629b23252

また下のURLのzipファイルもダウンロードして下さい。
http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/supportingfunctions.zip
解凍すると必要なスクリプトと関数があります(こちらは無料です)。解凍した後に、ICA+NBのプログラムのディレクトリ(フォルダ)と同じところにすべてのファイルを置いてください。

あとは購入されたプログラムを実行するだけです。
計算終了後、自動的に推定結果が画面に出てきたり、data_prediction2.csvに対応する目的変数の推定値がPredictedY2.csvというファイルに出力されます。各クラスに分類される確率がPredictedY2_Probability.csvというファイルに出力されます。