前回、予測の基データをOctaveに読み込ませるところまでやりました。 なので今回はその基データで予測を行ってみたいと思います。 予測方法はCourseraのMachine Learning講座のWeek3と同じ方法を踏襲しました↓ これで最適θが出るので、そうしたら予測して精…

前回の続きです。 ①trainデータをJupyterで読みこんで欠損値がないかどうか確認します。 describe関数で基礎統計量を確認しました↓ データの型を確認したいと思います。 欠損値の数を確認できる関数 ②数で表現できないデータを数字に振り替えてみたいと思い…