2時間で覚える!Pythonによる機械学習の基本〜教師あり学習編〜【Pythonデータサイエンス超入門】

学習

Pythonで正しく機械学習モデルを実装できるようになりましょう!
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2時間で学ぶ!Pythonの基本【Pythonデータサイエンス超入門】

【ソースコード/データのDL用ページ】
https://analysis-navi.com/?p=4172

0:00 イントロダクション
2:39 機械学習/教師あり学習とは?
6:43 回帰問題と分類問題
13:54 扱う機械学習モデルの紹介
14:48 ├ 決定木分析
18:08 ├ SVM
21:18 ├ ランダムフォレスト
24:01 └ 勾配ブースティング
25:39 分析モデルの比較・選び方
29:08 精度の測り方〜回帰問題〜
33:07 精度の測り方〜分類問題〜
46:05 良いモデルとは?〜過学習について〜
54:41 Pythonによる実装
55:08 ├ ライブラリ&データの準備
1:07:33 ├ 分類問題+決定木分析:モデルの構築
1:10:45 ├ 分類問題+決定木分析:精度検証&パラメータ調整
1:23:00 ├ 分類問題+決定木分析:決定木の可視化
1:29:56 ├ 分類問題+決定木分析:未来予測
1:36:35 ├ 分類問題+SVM
1:38:56 ├ 分類問題+ランダムフォレスト
1:43:01 ├ 分類問題+勾配ブースティング
1:47:59 └ 回帰問題
1:58:07 クロージング

【キーワード】
平均二乗誤差
再現率
適合率
F値
Scikit-learn
ダミー変数
Feature Importance

#Python #データサイエンス

コメント

  1. @nishimaki より:

    13:26で「説明変数 ※別名:従属変数」とテロップが出ていますが、従属変数ではなく「独立変数」の誤りです。失礼いたしました。

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