機械学習入門

「機械学習は難しそう」と思っていませんか? 心配は要りません。この連載では、「知識ゼロから学べる」をモットーに、機械学習の基礎と各手法を図解と簡潔な説明で分かりやすく解説します。Pythonを使った実践演習もありますので、自分の手を動かすことで実用的なスキルを身に付けられます。

機械学習入門:

「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第3回。数値予測に使われる「線形回帰」は、最も基本的な機械学習のアルゴリズムです。その概要と仕組みを図解で学び、Pythonとscikit-learnライブラリを使った実装と実践も体験します。初心者でも安心して取り組める易しい内容です。

[一色政彦, デジタルアドバンテージ] ()
機械学習入門:

「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第2回。実践で役立つ、Pythonライブラリの基本的な使用例として、データの読み込みと加工(pandas使用)から、数値計算(NumPy使用)とデータ可視化(Matplotlib/seaborn使用)、機械学習(scikit-learnの使い方)までを体験しながら学ぼう。

[一色政彦, デジタルアドバンテージ] ()
機械学習入門:

「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第1回。ルールベースと機械学習ベースの違いから、教師あり学習などの学習方法、回帰/分類などのタスクまで基礎の基礎から説明。機械学習のためのPythonライブラリも概説する。

[一色政彦, デジタルアドバンテージ] ()
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