各フォルダの README.md ファイルの共通のテンプレート

[Yagami360]

各フォルダに 共通のテンプレートの README.md を作成し、コードの実行結果＆背景理論を記載するように修正する。 テンプレートは以下の通り。

README.md ファイルのテンプレート１

主に、機械学習の練習用プログラム用の README.md ファイルのテンプレート

項目 [Contents]

1. 使用するライブラリ
2. 使用するデータセット
3. コードの実行結果
   1. 実行結果１
   2. 実行結果２
4. 背景理論
   1. 背景理論１
   2. 背景理論２

使用するライブラリ

scikit-learn ライブラリ

データセット Dataset loading utilities : sklearn.datasets
http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html

モデル選択 : sklearn.model_selection

データの分割 : sklearn.model_selection.train_test_split()
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html

前処理 : sklearn.preprocessing

正規化処理 : sklearn.preprocessing.StandardScaler
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.StandardScaler.html

その他ライブラリ

使用するデータセット

Iris データセット : datasets.load_iris()

コードの実行結果

実行結果１ : main1.py

• xxx データセットを使用
• 特徴行列 X_features は、特徴数 x 個 × サンプル数 x 個 :
  X_features =
• 教師データ y_labels は、サンプル数 x 個 :
  y_labels =
• トレーニングデータ xx% 、テストデータ xx% の割合で分割 :
  sklearn.cross_validation.train_test_split( test_size = , random_state = )
• 正規化処理を実施して検証する。
  

実行結果２ : main2.py

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背景理論

背景理論１

背景理論２

[Yagami360]

<17/09/02> ./Perceptron ./AdaLineGD ./AdaLineSGD ./Perceptron_scikt-learn の項目の README.md ファイルの作成完了。

[Yagami360]

<17/09/03> ./LogisticRegression_scikit-learn ./SVM_scikit-learn ./kNN_scikit-learn ./DecisionTree_scikit-learn の項目の README.md ファイルの作成完了。

[Yagami360]

<17/09/06> README.md ファイルテンプレートの目次のリンクを ID でページ内リンク <a id=#ID></a> するように修正。