機械学習~線形回帰その2~
目次
前提条件
機械学習 目次
1. 機械学習入門
2. 線形回帰その1
3. 線形回帰その2
4. 線形回帰その3
5. 線形回帰その4
6. ロジスティック回帰その1
7. ロジスティック回帰その2
8. ロジスティック回帰その3
9. ロジスティック回帰その4
10. 他クラス分類その1:ロジスティック回帰
11. 他クラス分類その2:k近傍法
12. サポートベクトルマシン(SVM)その1
13. サポートベクトルマシン(SVM)その2
14. ナイーブベイズ分類その1
15. ナイーブベイズ分類その2
16. 決定木とランダムフォレスト
線形回帰その2
1. コマンドプロンプトでJupyter Notebookを起動します。
jupyter notebook
2. 写経したソースコードはGitHub Repositoryを参照してください。
- 作者: Bill Lubanovic,斎藤康毅,長尾高弘
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参考:
- udemy 実践Pythonデータサイエンス
- 作者: 辻真吾
- 出版社/メーカー: 技術評論社
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- メディア: 大型本
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