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コース概要
応用入門 Machine Learning
- 統計学習と機械学習
- 反復と評価
- バイアスと分散のトレードオフ
Machine LearningとScala
- ライブラリの選択
- アドオンツール
回帰
- 線形回帰
- 一般化と非線形性
- 演習
分類
- ベイジアンの復習
- ナイーブ・ベイズ
- ロジスティック回帰
- K-最近隣
- 演習
相互検証とリサンプリング
- 相互検証アプローチ
- Bootstrap
- 演習
教師なし学習
- K 平均法クラスタリング
- 例
- 教師なし学習と K 平均法を超えた課題
要求
Java/Scalaプログラミング言語の知識。統計学と線形代数の基本的な知識があることが望ましい。
14 時間