2時間で覚える！Pythonによる機械学習の基本〜教師あり学習編〜【Pythonデータサイエンス超入門】

AI開発に欠かせない機械学習を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！ 【Pythonデータサイエンス超入門：再生リスト】 https://www.youtube.com/playlist?list=PL_tQOEJCWOE46VwtcQAOmTjDMhpRWBb4u 【ソースコード／データのDL用ページ】 https://analysis-navi.com/?p=4172 0:00 イントロダクション 2:39 機械学習／教師あり学習とは？ 6:43 回帰問題と分類問題 13:54 扱う機械学習モデルの紹介 14:48 ├ 決定木分析 18:08 ├ SVM 21:18 ├ ランダムフォレスト 24:01 └ 勾配ブースティング 25:39 分析モデルの比較・選び方 29:08 精度の測り方〜回帰問題〜 33:07 精度の測り方〜分類問題〜 46:05 良いモデルとは？〜過学習について〜 54:41 Pythonによる実装 55:08 ├ ライブラリ＆データの準備 1:07:33 ├ 分類問題＋決定木分析：モデルの構築 1:10:45 ├ 分類問題＋決定木分析：精度検証&パラメータ調整 1:23:00 ├ 分類問題＋決定木分析：決定木の可視化 1:29:56 ├ 分類問題＋決定木分析：未来予測 1:36:35 ├ 分類問題＋SVM 1:38:56 ├ 分類問題＋ランダムフォレスト 1:43:01 ├ 分類問題＋勾配ブースティング 1:47:59 └ 回帰問題 1:58:07 クロージング 【キーワード】 平均二乗誤差 再現率 適合率 F値 Scikit-learn ダミー変数 Feature Importance #Python #データサイエンス