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プロジェクト概要 前提条件 Pythonプログラミングの基本的な知識（変数、関数、クラスの概念） VSCodeエディタの基本操作ができること（記事はVSCodeで説明しているが、他のエディタでも実践可能） ターミナル（コマンドライン）の基本的な使用経験 中学校...

プロジェクト概要 前提条件 Pythonプログラミングの基本的な知識（変数、関数、クラスの概念） VSCodeエディタの基本操作ができること ターミナル（コマンドライン）の基本的な使用経験 中学校レベルの数学知識（確率、統計の基本概念） 開発環境 Python 3...

DEMO このプロジェクトで作成する年齢計算GUIアプリケーションのデモ画面です。シンプルで直感的なインターフェースを持ち、生年月日と基準日を入力することで正確な年齢を「○歳 ○日」の形式で表示します。 アプリケーションは400×250ピクセルのコンパクト...

DEMO このプロジェクトでは、Web APIから取得した偉人や著名人のランダムな名言を表示するGUIデスクトップアプリケーションを作成します。シンプルで使いやすいインターフェースを持ち、ボタンをクリックするだけで新しい名言が表示されます。アプリケーシ...

DEMO 完成したシステムでは、Webカメラの映像がリアルタイムで表示され、検出された顔が緑色の矩形、目が青色の矩形で囲まれます。画面左上には現在のFPS、処理フレーム数、検出した顔と目の総数がリアルタイムで表示されます。システムは複数のカメラを自...

プロジェクト概要 前提条件 Pythonプログラミングの基本的な知識（変数、関数、クラスの概念） VSCodeエディタの基本操作ができること ターミナル（コマンドライン）の基本的な使用経験 Gitとバージョン管理の基礎知識 HTMLの基本構造に関する理解 開発環...

プロジェクト概要 前提条件 Pythonプログラミングの基本的な知識（変数、関数、クラスの概念） VSCodeエディタの基本操作ができること ターミナル（コマンドライン）の基本的な使用経験 Gitとバージョン管理の基礎知識 HTMLの基本構造に関する理解 開発環...

プロジェクト概要 前提条件 Pythonプログラミングの基本的な知識（変数、関数、クラスの概念） VSCodeエディタの基本操作ができること ターミナル（コマンドライン）の基本的な使用経験 Gitとバージョン管理の基礎知識 WindowsまたはmacOSの基本的な操作経...

プロジェクト概要 前提条件 Pythonプログラミングの基本的な知識（変数、関数、クラスの概念） VSCodeエディタの基本操作ができること ターミナル（コマンドライン）の基本的な使用経験 Gitとバージョン管理の基礎知識 開発環境 Python 3.6以上 VSCode（Vi...

プロジェクト概要 前提条件 Pythonプログラミングの基本的な知識（変数、関数、クラスの概念） VSCodeエディタの基本操作ができること ターミナル（コマンドライン）の基本的な使用経験 Gitとバージョン管理の基礎知識 ファイルとフォルダの基本的な操作方...

プロジェクト概要 前提条件 Pythonプログラミングの基本的な知識（変数、関数、クラスの概念） VSCodeエディタの基本操作ができること ターミナル（コマンドライン）の基本的な使用経験 Gitとバージョン管理の基礎知識 インターネット接続環境の確保 開発...

プロジェクト概要 前提条件 Pythonプログラミングの基本的な知識（変数、関数、クラスの概念） VSCodeエディタの基本操作ができること ターミナル（コマンドライン）の基本的な使用経験 Gitとバージョン管理の基礎知識 JSONデータ形式に関する基本的な理解...

DEMO このアプリでは、世界中の都市（特に日本の47都道府県の県庁所在地）の天気情報をリアルタイムで確認できます。日本語表示に対応しており、直感的な操作で天気状況、気温、湿度などを視覚的に把握できます。 主な機能： 日本語での天気情報表示 都市...

はじめに 決定木は、質問を繰り返すことでデータを分類するモデルです。それは「もし〜ならば」の連続で、データに含まれるパターンを学習します。このプロセスは、実際の木の枝分かれに似ており、それぞれの分岐がデータの特徴に基づいた質問に対応してい...

はじめに このガイドでは、Pythonを使用して単純ベイズ分類器を実装する方法をステップバイステップで詳細に説明します。単純ベイズ分類器は、特にテキストデータの分類に有用な機械学習アルゴリズムですが、ここではIris（アイリス花）データセットを使っ...

はじめに このページでは、機械学習の基本的な手法である単回帰分析を用いて、カリフォルニア州の住宅価格を予測する方法を学びます。初めてプログラミングや機械学習に触れる方でも理解できるよう、ステップバイステップで解説していきます。 使用するデ...

はじめに この記事では、サポートベクターマシン（SVM）の一種であるカーネルSVMを使用して、非線形に分離可能なデータセットに対する分類問題を解決する方法について解説します。Pythonを使った実装例を通じて、初心者でもカーネルSVMの概念を理解し、実...

はじめに この記事では、k-Nearest Neighbors (k-NN) アルゴリズムの実装方法を詳しく解説します。k-NNは、機械学習の教師あり学習の一手法で、分類と回帰の両方の問題に適用可能です。特に分類問題において広く使われています。 k-NNは、新しいデータポイ...

はじめに 機械学習モデルを構築する際、適切なデータの前処理と評価は非常に重要です。今回は二値分類問題の代表的な手法であるロジスティック回帰モデルを、乳がんの診断データセットで実装する例を解説します。 ロジスティック回帰は、説明変数と目的変...

はじめに このページでは、機械学習の高度な手法の一つであるランダムフォレスト回帰を用いて、カリフォルニア州の住宅価格を予測する方法を学びます。ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせることで、より安定した予測を可能にする手法です。 ...