Pythonとscikit-learnで学ぶ機械学習<実習セミナー>

機械学習の紹介からPythonの基本的な使い方、回帰分析など学ぶ

セミナー講師

金森 敬文 氏:東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系 教授 博士(学術)
理化学研究所 革新知能統合研究センター(AIP)
汎用基盤技術研究グループ チームリーダー(兼任)

セミナー受講料

55,000円[税別]/1名
※実習セミナーにつき1口受講はありません
※ご持参PCの機種及び事前インストールソフト
適応機種:Windows10 Pro version 1909
MacOS version 10.14(Mojave)
MacOS version 10.15(Catalina)
インストールソフト
Anaconda から Jupyter notebook を使用します
Pythonについては以下のパッケージを使用します
numpy, scipy, matplotlib, scikit-learn, pandas, pydotplus, IPython.
ただし,pydotplus, IPython は無くても問題なし,その他は必須です.
# windows では IPython.displayのフォント関連でエラーがでるかもしれません.

セミナープログラム

1.イントロダクション
  機械学習の紹介
  Pythonの基本的な使い方

2.回帰分析
  線形モデルと最小2乗法
  過学習:バイアスとバリアンス
  リッジ回帰
  交差検証法

3.判別分析
  判別の線形モデル
  サポートベクトルマシン
  カーネル・サポートベクトルマシン
  モデルパラメータの選択

4. 決定木とアンサンブル学習
  決定木
  アンサンブル学習