「Pythonで作るはじめてのElasticsearchアプリケーション」のサンプルコードです。

機械学習を理解するにはアルゴリズムをから実装するのが一番です。そして問いデータを使って遊んでみましょう。 ロジスティック回帰とは、二項分類（2値分類）を行うための方法です。二項分類とは、ある物体がAかBのどちらかに分類することを指します。

K-Meansは個人的にも好きなアルゴリズムで、教師あり学習を必要とせず、混沌とした中からパターンを見つけ出してくれる可能性があります。 実際、実践で使うとそのような都合の良いデータはほとんどなく、むしろ 仮説を否定する場合に使う方が現実的か ...

Elasticsearchはそのようなデータの増大に対しても高速な検索を維持できます。 スケーラビリティーと可用性の高さも利点です。 分散設計されており、容易にスケールアウトできます。 高度な検索を容易に実現できる機能を網羅している点も重要です。