Top Programming 【ITラーニング】 あたらしい機械学習の教科書 初級編【第5講座】
PRO COURSE

【ITラーニング】 あたらしい機械学習の教科書 初級編【第5講座】

人気書籍『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版』の第1章から第5章の内容をピックアップしてまとめた動画講座。5講座のうちの5講座目です。

翔泳社の人気書籍『あたらしい機械学習の教科書』が
学びやすい動画コンテンツになった!


人気書籍『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版』(978-4-7981-5991-1)の第1章から第5章の内容をピックアップしてまとめた動画講座。

(※現在、第3版が発売されておりますが、第2版をもとにした動画講座です。)

機械学習に必要なPythonの基本からはじまり、サンプルのコードと数式をつなげて理解できるのが特徴です。

講座を通じて機械学習の基礎を学ぶことができます。

本講座は5講座のうちの5講座目です。

このコースで学べること

  • 機械学習の基本について、数学の知識をもとに、実際にPythonでプログラムしながら学ぶことができます。

このコースの元書籍

  • このコースは、翔泳社で刊行している書籍『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版』(ISBN:978-4-7981-5991-1)の第5章を動画化しています。

こんな方にオススメ

  • 機械学習の基礎を学びたい理工学生・エンジニア

動画内のPythonのバージョン

  • Python 3.7

学習環境の準備から、Pythonの基本および数学の基本を丁寧に解説しています。

About the Instructor

Course content

Total 1 hours 48 minutes
第5章
1 教師あり学習:回帰の全体像 1:26
2 1次元入力の直線モデル:直線モデル 6:59
3 1次元入力の直線モデル:二乗誤差関数 8:32
4 1次元入力の直線モデル:パラメータを求める(勾配法) 2:21
5 1次元入力の直線モデル:パラメータを求める(勾配法) 3:38
6 1次元入力の直線モデル:パラメータを求める(勾配法) 3:05
7 1次元入力の直線モデル:パラメータを求める(勾配法) 4:25
8 1次元入力の直線モデル:パラメータを求める(勾配法) 4:46
9 1次元入力の直線モデル:直線パラメータの解析解 4:21
10 1次元入力の直線モデル:直線パラメータの解析解 1:13
11 2次元入力の面モデル:データの準備 2:23
12 2次元入力の面モデル:データの表し方 3:59
13 2次元入力の面モデル:面モデル 3:11
14 2次元入力の面モデル:面モデルパラメータの解析解 5:05
15 D次元線形回帰モデル:概要 3:20
16 D次元線形回帰モデル:パラメータの解析解 3:37
17 D次元線形回帰モデル:解析解を計算する 5:12
18 D次元線形回帰モデル:原点を通らない面への拡張 1:43
19 線形基底関数モデル1:概要 2:10
20 線形基底関数モデル2:考え方 4:16
21 線形基底関数モデル3:数式で理解 3:03
22 線形基底関数モデル4:実際に適用 3:05
23 オーバーフィッティングの問題1:問題の確認 2:54
24 オーバーフィッティングの問題2:問題の分析 1:28
25 オーバーフィッティングの問題3:問題への対応(ホールドアウト検証) 3:07
26 オーバーフィッティングの問題4:問題への対応(交差検証) 5:18
27 オーバーフィッティングの問題5:問題の解決 1:31
28 新しいモデルの生成:概要 3:10
29 新しいモデルの生成:パラメータ決定 3:23
30 モデルの選択 2:46
31 まとめ 2:32

Related Courses