概要

このリポジトリは「House-Price-Neural-Network---No-libraries」という名前で、外部ライブラリを用いずにPythonだけでニューラルネットワークを実装した学習用プロジェクトです。目的は住宅価格の推定モデルを自作して動作させることで、機械学習フレームワークのブラックボックス化を避け、基礎的なアルゴリズム（重み、バイアス、活性化、損失計算、勾配降下など）を手で追えるようにする点にあります。ファイルは実装スクリプト、実行方法の説明、READMEのみとシンプルで、学習用途やデモ用に適しています。（約300字）

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 3
ファイル数: 3
メインの言語: Python

主な特徴

外部ライブラリ（NumPy, scikit-learn, TensorFlow等）を使わない「素のPython」実装
住宅価格推定に特化した単純なニューラルネットワークの実装例
実行手順を記したInstructions.txtで初学者でも取り組みやすい構成
小規模で読みやすいコードによりアルゴリズムの内部理解に最適

技術的なポイント

リポジトリは学習目的のため、ライブラリに頼らない素朴な実装を重視しています。典型的には以下の要素で構成されます：入力データの標準化やスケーリング（手動実装）、全結合層による順伝播（入力×重み＋バイアス）、活性化関数（シグモイドやReLUなどの手書き実装）、損失関数としての平均二乗誤差（MSE）、および誤差逆伝播による勾配計算と単純な勾配降下によるパラメータ更新。外部依存が無いため、行列演算はネイティブなリスト操作やループで行われ、計算効率や数値安定性はライブラリ実装に比べて劣る点に注意が必要です。教育的価値としては、各演算の中間値を出力して学習の過程を追跡できること、勾配の振る舞いや学習率の影響を直接観察できることが挙げられます。一方で、大規模データや高速化、正則化、ミニバッチ学習、オプティマイザ（Adam等）などの高度な手法は自前で追加実装する必要があります。実用性を高めるにはNumPyによるベクトル化、データ分割（訓練/検証/テスト）、特徴量エンジニアリング、モデル保存・読み込み機能の追加が有効です。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

House_Price_Ai.py: file
Instructions.txt: file
README.md: file

まとめ

ライブラリ不要で学習アルゴリズムを手で追える、教育に最適なシンプル実装です。（約50字）

リポジトリ情報：

名前: House-Price-Neural-Network---No-libraries
説明: A simple neural network made to estimate house prices, created without using external libraries.
スター数: 1
言語: Python
URL: https://github.com/sebci29/House-Price-Neural-Network---No-libraries
オーナー: sebci29
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/141476501?v=4

READMEの抜粋：

House-Price-Neural-Network---No-libraries

A simple neural network made to estimate house prices, created without using external libraries. …

ライブラリ不要の住宅価格ニューラルネットワーク