Join our fun course on mastering classification in machine learning with Python's scikit-learn! No complicated math, just hands-on learning and code execution.
This course makes machine learning super easy by focusing on classification using Python and scikit-learn. It's designed to be fun and interactive—perfect for learning alongside friends!
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを使って，識別の基本を徹底的にマスターしよう！
このコースでは，機械学習における識別（分類・認識）の基礎をPythonを用いて学びます．このコースの目標は，機械学習でデータを識別するための一連の流れ（データの準備・前処理・識別器・評価など）を理解することです．Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnとインタラクティブなプログラミング環境jupyter notebook (ipython notebook)を使って，実際にpythonコードを実行しながら学びます．
レクチャーでは，notebook上で実行するpythonコードとその内容を説明します．pythonコードのnotebookはダウンロードできますので，レクチャーを見ながら・見た後で実際に実行することをおすすめします．自分なりに改変・修正すると，さらに理解が高まるでしょう．
機械学習を理解するためには数学が必要になるのですが，このレクチャーでは（ほとんど）数式を使わず，コードを実行して結果を議論することで，機械学習のコンセプトを伝えるようにしています．理論的なことを知りたい場合には，他の資料を参考にしてください．
プログラミングの注意：pythonやその他の言語でのプログラミング経験があることを前提にしていますので，python自体の説明は省略しています．
レクチャーで使用しているnotebookはダウンロードできます．「レクチャー用のnotebookのダウンロードはこちら（ソースコードはここにあります）」というレクチャーを参照してください．
機械学習の識別（分類・パターン認識）が何かが分かります
Pythonとjupyter notebookが使えるようになります．
Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを使えるようになります
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コンピュータビジョン，画像認識，パターン認識，動画像処理，医用画像処理などを専門とする．電子情報通信学会和文誌D編集委員，PRMU委員，MI委員．情報処理学会CVIM委員，GCAD委員など歴任．2001年新潟大学助手，2005年広島大学准教授．2020年名古屋工業大学教授．翻訳書に「コンピュータビジョン ―アルゴリズムと応用―」「統計的学習の基礎」「スパースモデリング」（共立出版）「Pythonで体験するベイズ推論」（森北出版）．電子情報通信学会シニア会員．情報処理学会，IEEE，IEEE Computer Society等会員．
機械学習の考え方を学ぶことが出来た
内容が難しく理解できない部分が多かった。私には高度すぎた。
識別のためのいろいろな方法があることと、その特徴を学びました。実際使ってみる自信はまだありません、
かなり説明が簡潔で初心者が理解するうえで躓きやすいポイントをさらりと流してしまっている。
そのため、この教材とは別に関数の使い方やが計算に用いている概念に関してかなりの学習が必要。
こういった学習に苦労しない素養を持っている人でないとついていくのが辛く、少なくとも初心者向けではない。
実際のデータを扱いながら様々な手法が紹介されるため、各手法の特徴や効果が分かりやすかった
まったくの素人には内容が難しすぎました。とりあえず最初は聞き流しながら、何度か受講が必要かと思います。
機械学習の手順がわかりやすかったです。それ以外にもPCAなど、特徴量が感覚的に理解できました。
scikit-learnを使って識別をする方法を深く知ることができた。
識別問題の実践的な方法が良くわかりました。ただ、理論的な根拠があまりないため、この理論背景を別コースかテキストなどを紹介していただけると助かります。
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Omine
自分には難しい