当社ではPythonを学習できるeラーニングコンテンツである
「Python環境構築入門」、「Python入門1」、「Python入門２」、「Pythonデータ分析」をリリースしています。
「Pythonデータ分析」に続き、このほど「Python Scikit-learnで機械学習」をリリース致します。
Pythonの機械学習ライブラリであり無料で利用することができるもので、インストールして機械学習を試すことができたり初学者でも比較的、始めやすいと言えます。始めやすいといってもEvernoteで使用されていたり実績も豊富なものです。
機械学習とは、簡単にいうとコンピュータで何かを学習して何かしら導き出していくことになります。
Python Scikit-learnで機械学習では気温や降水量をもとにした清涼飲料水の需要予測を行いながら説明変数、目的変数を理解しmatplotlibを使って作図を行うなど、実践的な内容となっております。
全12章から構成されています。
1.機械学習を行う前に基礎理解
2.分割の仕方
3.コードの実行
4.Matplotlibを使って作図を作る
5.パラメータの最適化
6.決定木、木構造
7.グラフにて可視化する
8.ランダムフォレスト
9.評価の指標
10.特徴変数
11.パラメータの調整
12.グラフビジュアライズを使って可視化させる
1.機械学習を行う前に基礎理解(再生時間：約9分30秒)
2.分割の仕方(再生時間：約13分30秒)
3.コードの実行(再生時間：約9分30秒)
4.Matplotlibを使って作図を作る(再生時間：約12分)
5.パラメータの最適化(再生時間：約14分30秒)
6.決定木、木構造(再生時間：約10分)
7.グラフにて可視化する(再生時間：約11分)
8.ランダムフォレスト(再生時間：約12分)
9.評価の指標(再生時間：約11分)
10.特徴変数(再生時間：約11分30秒)
11.パラメータの調整(再生時間：約11分)
12.グラフビジュアライズを使って可視化させる
(再生時間：約6分)
LMS搭載可能コンテンツ
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