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】

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