Pythonの機械学習入門コース(XGBoost、SVC、scikit-learn)

環境構築(PyCharm,Anaconda)、有名なデータセット(UCI,Kaggle)、ラベルエンコーディング、XGBoost、SVC、scikit-learnを用いて本格的な機械学習をハンズオンで体験してみよう。
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91 students
Japanese

Pythonのプログラミングができるようになります。
Pythonで機械学習のコードが書けるようになります。
機械学習をするときの前処理について学ぶことができます。
パラメータチューニングの基礎を学習できます。

Requirements

  • プログラミング経験は不要です。1からPythonの機械学習を学びます。

Description

Kaggle等にあるデータセットを使って機械学習を学んでいきます。

以下の内容を含みます。

  • 環境構築(PyCharm,Anaconda)

  • 有名なデータセットの説明(UCI Machine Learning Repository,Kaggle)

  • データセットの読み込み(pandasの使い方)

  • 前処理(ラベルエンコーディング)

  • パラメータチューニング

  • 機械学習(XGBoost、SVC、scikit-learn)

  • 精度評価

Who this course is for:

  • 機械学習に興味を持つPython初心者

Course content

1 section6 lectures1h 40m total length
  • はじめに
    01:56
  • 環境構築
    17:10
  • 機械学習でアヤメの分類をする
    31:42
  • 機械学習で糖尿病を判定する
    24:31
  • タイタニックの生存者を予測する
    25:08
  • 付録:ソースコード
    00:02

Instructor

Python,Unity,C#,Swift,Blender,C++,Java
のっくん (アプリ開発者)
  • 4.2 Instructor Rating
  • 27 Reviews
  • 453 Students
  • 14 Courses

GooglePlayとAppStoreに合計15個のアプリをリリースし、AppStoreのアプリ総ダウンロード数は2万を超える。

Unityを使ったゲーム作成、Blenderを使った3Dモデルの作成、Python、C#、Swiftのプログラミングが得意。

プログラミング経験は14年。


某国立大学大学院(情報学専攻)修了後、東証1部上場企業の研究・開発部門に所属。TOEIC865点。