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コース概要
応用入門 Machine Learning
- 統計学習と機械学習の反復と評価 バイアスと分散のトレードオフ
回帰
- 線形回帰の一般化と非線形性の演習
分類
- ベイズ リフレッシャー ナイーブ ベイズ ロジスティック回帰 K 最近傍演習
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の例 教師なし学習と K 平均法を超えた課題
要求
R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