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4回。過学習を抑えて予測精度を向上させるための「正則化」手法として、ラッソ回帰とリッジ回帰に注目。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正則化の効果も体験します。初心者でも安心! 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