募集内容 |
先着枠 3500円(会場払い)
先着順
通常参加者 4000円(会場払い)
先着順
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申込者 | 申込者一覧を見る |
開催日時 |
2018/06/16(土) 13:30 ~ 15:30
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募集期間 |
2018/05/23(水) 12:06
〜 |
会場 |
(場所未定) |
イベントの説明
内容概要
今回はざっくりと回帰分析、決定木、ランダムフォレストやアンサンブル学習、機械学習の評価指標など
モデリングの基礎的な知識の整理を行います。また順次、Pythonによる実装方法を見て行きます。
(アジェンダは一部変更になる可能性があります。)
<講義>
1. 単回帰分析
最小二乗法、回帰係数と共分散
決定係数、寄与率、相関係数
2. 重回帰分析
調整済み決定係数、t値とp値
Python による重回帰分析
3. 決定木
決定木とは、不純度の考え方
交差エントロピー、ジニ係数
決定木の手法、決定木と剪定
剪定・枝切りを行わない場合の問題点
4. アンサンブル学習
バギングとブースティング
ランダムフォレスト
5. 機械学習の評価指標
ROCとAUC、Confusion Matrix
ROC曲線をプロット
AUCの考え方
開催日程
6/16(土)
受付:13:20〜13:30
講義:13:30〜15:30
対象者
・Python の使い方を一通り学習し終えた方
・機械学習の主な手法について勉強したい方
当日のお持物
パソコン持参必須
Jupyter 環境を構築して来てください。
領収書
領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
(事務手数料として、追加500円を含んだ金額でのお支払いと発行とさせていただきます。)
備考
・個別指導も承りますのでご希望者ご相談ください!
=> ご要望に合わせて最適な講師をマッチングさせていただきます!
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