【無料】データサイエンス入門:機械学習編全35回まとめと目次
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． いやーついに長かったデータサイエンス入門機械学習編35回分の記事を書き終えました！！ 本記事はそのまとめです．目次として使ってくださ…
データサイエンス
データサイエンス
データサイエンス
データサイエンス
最適な機械学習モデルを探索する(Pipeline+Grid Search)【機械学習入門35】
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 機械学習入門講座第35回です．(講座全体の説明と目次はこちら) 長かった本講座も今回の記事で最終回です．ここまで学習した人は，機械学…
データサイエンス
サポートベクターマシンを図でやさしく理解する(理論+実装)【機械学習入門34】
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 機械学習入門講座第34回です．(講座全体の説明と目次はこちら) 今回の記事からは，サポートベクターマシンという機械学習のアルゴリズム…
データサイエンス
LightGBMを超わかりやすく解説(理論+実装)【機械学習入門33】
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 機械学習入門講座第33回です．(講座全体の説明と目次はこちら) 前回の記事で決定木の勾配ブースティングアルゴリズムであるXGBoos…
データサイエンス
XGBoostの概要とPython実装をわかりやすく解説【機械学習入門32】
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 機械学習入門講座も第32回になりました．(講座全体の説明と目次はこちら) 今回はアンサンブル学習の一つである，XGBoostというア…
データサイエンス
ランダムフォレストをわかりやすく解説【機械学習入門31】
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 前々回までの記事で決定木について解説し，前回の記事でアンサンブル学習の概要について説明しました．(講座全体の説明と目次はこちら) 今…
データサイエンス
アンサンブル学習を超わかりやすく解説【機械学習入門30】
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． データサイエンス入門の機械学習編第30回です.(講座全体の説明と目次はこちら) ついに本講座も30回突破です．．．あと数回で終われる…
データサイエンス
【決定木】ジニ不純度と木の剪定(cost complexity pruning)を解説【機械学習入門29】
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． データサイエンス入門の機械学習編第29回です.(講座全体の説明と目次はこちら) 前回の記事では回帰の決定木について解説をしました．決…
データサイエンス
回帰の決定木アルゴリズムを完全図解する【機械学習入門28】
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． データサイエンス入門の機械学習編第28回です.(講座全体の説明と目次はこちら) 前回までの記事で，回帰，分類，クラスタリングの基本的…
データサイエンス
階層クラスタリング(Hierarchical Clustering)をわかりやすく解説【機械学習入門27】
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． データサイエンス入門の機械学習編第27回です.(講座全体の説明と目次はこちら) 前回は教師なし学習のクラスタリングの一つであるk-m…
プロフィール
かめ@米国データサイエンティスト
米国でデータサイエンティストとして働いています．
東大院卒⇨外資系IT企業で6年弱勤務⇨2018年から米国(永住権有)．専門はコンピュータ・ビジョン．アメリカの大手Tech企業で医療画像診断AIを開発してます
UdemyでAI開発，データサイエンスになるために必要な講座を作ってます．(全て☆4.7以上で世界最高品質)
Twitterではプログラミングやデータサイエンス，海外勤務のリアルな日常を配信中です！