Python ML 2nd
https://gyazo.com/2fcf9af4dbdae7bfde2f4a084a65b97d
分類問題 - 単純な機械学習アルゴリズムのトレーニング
Iris データセットでのパーセプトロンモデルのトレーニング
勾配降下法によるコスト関数の最小化とADALINEモデルの実装
分類問題 - 機械学習ライブラリ scikit-learn の活用
パーセプトロンでIrisの決定境界をプロット
ロジスティック回帰を使ってクラスの確率を予測するモデルの構築
サポートベクタマシン線形・非線形
決定木学習
k 近傍法：怠惰学習アルゴリズム
データ前処理 - よりよいトレーニングセットの構築
欠損データへの対処
カテゴリデータの処理
ランダムフォレストの特徴量の重要度
次元削減でデータを圧縮する
主成分分析による教師なし次元削減
線形判別分析による教師ありデータ圧縮
カーネル主成分分析を使った非線形写像
モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
パイプランによるワークフローの効率化
k分割交差検証を使ったモデルの性能の評価
学習曲線と検証曲線によるアルゴリズムの診断
グリッドサーチによる機械学習モデルのチューニング
さまざまな性能評価指標