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