概要

このリポジトリは、Somayeh Komeylian 氏（UCSD & SDSU の PhD 学生）による「Deep Learning Set 4」で、テキストデータ、Iris データ、住宅データといった代表的データセットに対する単純な全結合（Dense）モデルの実装例を含みます。主に scikit-learn の MLPClassifier と Keras の Sequential モデル（全結合層を3層重ねたフィードフォワードネットワーク）を用いた学習プロセスを示しており、seeds_dataset.txt のような3クラス分類課題を扱うことが明記されています。教育用途やチュートリアル的な参照に向いています。

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: 2
• ファイル数: 2
• メインの言語: 未指定

主な特徴

• MLPClassifier（scikit-learn）と Keras Sequential（全結合3層）の実装例を含む。
• seeds_dataset.txt を用いた多クラス（3クラス）分類の記述あり。
• テキスト、Iris、住宅データといった入門に適した複数データセットを想定。
• 教材的・チュートリアル的な最小構成（README とデータのアーカイブ）が中心。

技術的なポイント

リポジトリの技術的主軸は「密結合（fully connected / Dense）モデルを使った基本的な分類／回帰の流れ」にあります。scikit-learn の MLPClassifier は機械学習ライブラリの標準的な実装で、前処理（標準化など）、層の構成（隠れ層の数・ノード数）、活性化関数、学習率や正則化（alpha）といったハイパーパラメータを比較的簡単に扱えます。Keras の Sequential モデルは「3層の Dense を積む」構成が明示されており、入力層→隠れ層→出力層という典型的なフィードフォワードネットワークを示しています。多クラス分類では出力層に softmax、損失関数に categorical_crossentropy（あるいは sparse_categorical_crossentropy）が一般的で、評価指標として accuracy を用いるのが基本です。テキストデータの場合はベクトル化（Bag-of-Words、TF-IDF、または埋め込み）や語彙サイズの扱い、住宅データや Iris のような表形式データでは標準化やカテゴリ変数のエンコーディングが重要になります。本リポジトリはコード本体が少ないため、再現性を高めるにはデータ前処理、学習/検証分割、ランダムシード固定、学習曲線や混同行列の可視化などの追加実装が必要です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• DL-TEXT Dataset.zip: file
• README.md: file

利用・拡張のヒント

• 再現実験を行う場合は、zip 内のデータ形式（CSV/TXT）を確認し、欠損値とスケールを整えること。数値データは StandardScaler、MinMaxScaler 等で正規化すると学習が安定します。
• Keras 実装では入力次元と出力のクラス数を明示し、出力層の活性化を softmax、損失関数を categorical_crossentropy（ラベルが one-hot の場合）に設定します。ラベルが整数の場合は sparse_categorical_crossentropy を選びます。
• テキストデータは scikit-learn の CountVectorizer / TfidfVectorizer、あるいは Keras の Tokenizer + Embedding 層で表現可能。小規模データなら Dense のみでも学習は可能だが、文脈や語順を扱いたい場合は RNN や Transformer の導入を検討してください。
• 評価面では交差検証、混同行列、F1 スコアなどを用いるとモデルの信頼性が上がります。

まとめ

教育用の最小実装が中心で、再現性と拡張に向けた追加実装が必要です（約50字）。

リポジトリ情報：

• 名前: Somayeh-Komeylian-Deep-Learning-Set-4-Text-Dataset-IRIS-Dataset-and-House-Dataset
• 説明: Somayeh Komeylian – Deep Learning Set 4: Implementations of Dense Models for a Text Dataset, the Iris Dataset, and a Housing Dataset
• スター数: 1
• 言語: null
• URL: https://github.com/S-Rabbit81/Somayeh-Komeylian-Deep-Learning-Set-4-Text-Dataset-IRIS-Dataset-and-House-Dataset
• オーナー: S-Rabbit81
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/222885101?v=4

READMEの抜粋：

Provided by Somayeh Komeylian: PhD Student at UCSD & SDSU

Deep Learning

Name of dataset: seeds_dataset.txt

Type of dataset: multi-class classification: 3-class classification

Method: (Not built from scratch)

# 1. MLPClassifier
# 2. Sequential model in Keras, which is a linear stack of three fully connected (Dense) layers suitable for a feedforward neural network 

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