90分で覚える!Pythonによる機械学習の基本〜教師なし学習編〜【Pythonデータサイエンス超入門】

学習

機械学習をPythonで実装できるようになりましょう!
質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります!

【ソースコードのコピペ用ページ】
https://analysis-navi.com/?p=4118

0:00 イントロダクション
2:17 機械学習とは?
12:40 次元削減
18:02 ├ Pythonによる次元削減の実行
24:08 ├ 寄与率の計算
26:06 ├ 結果の図示
28:10 ├ 結果の解釈
33:14 └ PCA以外の手法
42:24 クラスタリング
45:43 ├ Pythonによるクラスタリングの実行
46:06 ├ 階層クラスタリング
50:06 ├ 非階層クラスタリング(K-means)
54:43 ├ 結果の図示
58:05 ├ クラスタ数の推測(エルボー法)
1:01:39 └ X-means
1:09:36 アソシエーション分析(バスケット分析)
1:13:47 ├ Pythonによるアソシエーション分析の実行
1:19:46 └ ネットワーク図の作成
1:24:39 クロージング

【キーワード】
教師あり学習
強化学習
PCA(主成分分析)
SVD(特異値分解)
t-SNE
UMAP
単結合法(最短距離法)
完全結合法(最長距離法)
郡平均法
ウォード法
Support(支持度)
Confidence(信頼度)
Lift(リフト値)

#Python #データサイエンス

コメント

タイトルとURLをコピーしました