【内容】
今回は単回帰分析を使ってscikit-learnの基本的な学習の流れについて見ていきましょう。単回帰分析とは値を予測する線形モデルで、直線の式y=ax+bを使って、xの値1つからyの値を予測する手法になります。中学数学や高校数学で馴染みのある直線の式を使うことで、全体像が把握しやすくなると思いますので、単回帰分析を利用しながら機械学習の基本的な流れをこの動画で確認していきましょう。
【概要】
できるプログラミングチャンネルです。
ここではプログラミング言語のPythonを使って機械学習について学習する動画をアップロードしていきたいと考えています。
実行環境としてはGoogle社が提供しているGoogle Colaboratoryを最初は想定しています。そのあとで、色々な環境に展開していきたいと思います。Google ColaboratoryはWebブラウザから環境構築無しで無料で手軽に利用できます。動画を見ながら実際にプログラムを記述してハンズオン形式で一緒に学習していきましょう。
よろしくお願いします。
【利用について】
動画について：個人利用として、または非営利・営利を問わず授業や研修、講座などの時間内学習用コンテンツおよび時間外学習用コンテンツとしてご自由にご視聴ください。ご視聴の際に事前の連絡などは必要ありませんが、利用者の自己責任でお願いします。
動画内で利用した素材について：チュートリアルやパッケージはそれぞれの利用規定にしたがって利用してください。
【リンク】
Google Colaboratory
https://colab.research.google.com/
scikit-learn
【前後の動画】
[機械学習ML No.001] TensorFlow Liteモデルメーカーを使ったモデル作成
[機械学習ML No.010] 機械学習ライブラリ scikit-learn + python トイ・データセットの読み込み
https://youtu.be/b8_Hw-bQvdE
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