イベントの説明
【キャンセルはお早めに】他の参加希望者に迷惑となります
満席となった場合、過去に当グループで当日キャンセルをされた方、無断欠席をされた方は、席をお譲りいただくため、キャンセル処理をすることがありますのでご了承ください。
当日同所で開催される勉強会に参加される方につきましては、参加費は、他の勉強会・輪読会での参加費も含んでおります。(当日のお支払いは1度限りで結構です。)
こんな人向けです
※(一定程度の数学知識が必要です) 機械学習の実務家になりたい、問題をもっとうまく解決したい、機械学習の研究者になりたい人
書籍・所持品について
以下を使用します。
- Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
- (Amazon) http://amzn.to/2sFiglR
- (楽天) http://bit.ly/2r3W7R5
- ※正誤表
- http://www.morikita.co.jp/exclusive/download/813
実際に本書のデータを利用して参りますので、事前に購入いただいていることを前提に進めます。
Pythonを使用できるPC ※分からない方は、当日のセッティングタイムをご利用下さい
今回の内容
1章 はじめに (第1回)
2章 識別規則と学習法の概要 (第1回)
3章 ベイズの識別規則 (できたら)
4章 確率モデルと識別関数(次回以降)
5章 k最近傍法(次回以降)
6章 線形識別関数(次回以降)
7章 パーセプトロン型学習規則(次回以降)
8章 サポートベクトルマシン(次回以降)
9章 部分空間法(次回以降)
10章 クラスタリング(次回以降)
11章 識別器の組み合わせによる性能強化(次回以降)
1,2章の内容を行います。
序盤のため言葉の説明が多いです。
さくさく進めたら3章までいこうと思います!
会場について
東京都台東区浅草橋5-4-5 ハシモトビル401
- MAP:http://akibacode.blogspot.jp/2016/01/blog-post_74.html
- 会場オーナーに¥500を直接お支払い下さい
当日同所で開催される勉強会に参加される方につきましては、上記記載の金額は、それらも含めての参加費となっております。(お支払いは1度で結構です。)
発表者
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