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May

25

回帰分析+決定木+アンサンブル学習入門(05/25)

回帰分析、決定木、ランダムフォレスト、アンサンブル学習、評価指標など機械学習の基礎を学びます。

Hashtag :#機械学習
Registration info

一般参加枠

3000(Pay at the door)

FCFS
7/7

Description

内容概要

データサイエンスを基本から学びたい方のための基礎講座。
今回は回帰分析、決定木、ランダムフォレストについて基礎から学びましょう。

開催日程

5/25()

受付:17:4518:00
講義:18:0020:00

詳細アジェンダ

〇扱う内容
今回は回帰分析、決定木、ランダムフォレストやアンサンブル学習について学び、
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。

<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AUCConfusion Matrix
   ROC曲線をプロット
   AUCの考え方


詳細は一部変更となる可能性があります。

会場

品川周辺ですが、現在のところ会場未定

対象者

・非エンジニアだけど、簡単なデータ分析ができるようになりたい方
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

ノートパソコン必須。

講師プロフィール

阪大大学院数学専攻卒。大阪府出身。
CC++JavaPerlPHPRubyPythonRbash を操る公共系インフラエンジニア、フロントエンジニア
を経て、医療系クラウドサービスを展開。医療系システムコンサルタント等を経てAIベンチャーにて
データサイエンティスト。
大手から中小まで数多くのシステム開発プロジェクトで開発統括、プロマネを経験。
基盤設計、統計学、機械学習、深層学習、組織論、リーダーシップ論、心理学、事業戦略論等をテーマに、
社内外で講師の経験多数。

Presenter

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Feed

mshinoda88

mshinoda88 published 回帰分析+決定木+アンサンブル学習入門(05/25).

05/02/2019 22:01

回帰分析+決定木+アンサンブル学習入門 を公開しました!

Group

機械学習コミュニティ「チームML」

実務で使える知識・ノウハウ・体験を提供する機械学習コミュニティ

Number of events 109

Members 539

Ended

2019/05/25(Sat)

18:00
20:00

You cannot RSVP if you are already participating in another event at the same date.

Registration Period
2019/05/02(Thu) 22:01 〜
2019/05/25(Sat) 00:00

Location

有楽町交通会館6F 会議室1

東京都千代田区有楽町2丁目10−1

Attendees(7)

koka18

koka18

回帰分析+決定木+アンサンブル学習入門に参加を申し込みました!

R.Kameya

R.Kameya

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KazumasaTanaka

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koichi_shino

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Kimura

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Takuma Okumura

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HiroshiKadowaki

HiroshiKadowaki

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Canceled (4)