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Python（scikit-learn）による機械学習実装20問

■ 機械学習をもっと学ぶなら『キカガク』へ https://www.kikagaku.ai/ ■ 講義使用ファイル https://drive.google.com/drive/folder... 本動画では、機械学習に必要な一連の流れ、データ処理からモデル構築、評価までを一通りお伝えする内容となります。機械学習の細かな知識は一旦置いておき、「Pythonで機械学習を実装する」ことにフォーカスした内容となっております。20問にチャレンジすることで、機械学習実装の大枠を理解できているだけでなく、間違いなくスキルが上がっていることでしょう。是非楽しみながらノックに入っていきましょう！ 00:00 イントロ 00:35 1. データの読み込み 01:39 2. 欠損値の確認 02:12 3. 欠損値除去 03:12 4. 欠損値補完 07:24 5. 乱数補完(part1 乱数生成) 09:37 6. 乱数補完(part2 前後の分布の確認) 12:56 7. 前の値で補完 14:35 8. ダミー変数へ変換 16:29 9. Min-Max Scaling 21:52 10. 標準化 23:20 11. 主成分分析 (part1 標準化) 26:47 12. 主成分分析(part2 変換) 32:17 13. 主成分分析(part3 プロット) 35:20 14. ロジスティック回帰(part1 データ分割) 37:45 15. ロジスティック回帰(part2 モデルの学習) 39:14 16. ロジスティック回帰(part3 性能評価) 42:18 17. k-近傍法 46:24 18. 重回帰分析(part1 学習データ準備) 49:14 19. 重回帰分析(part2 モデルの学習) 50:10 20. 重回帰分析(part3 モデルの評価) ■ Twitter   / 03imanyu   ■ Udemy https://www.udemy.com/user/jin-xi-han... #scikit-learnによる機械学習実装 #Python入門 #機械学習20本ノック