Sep
15
『scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習』勉強会【#3】
勉強会は3本立て!詳しくはグループページをどうぞ。
Organizing : ビジネスデータサイエンス研究会
Registration info |
通常枠 ¥500(Pay at the door)
FCFS
発表者枠 Free
FCFS
別コマ発表者枠 Free
FCFS
イス持参者枠 ¥500(Pay at the door)
FCFS
前払い枠 ¥500 (Pre-pay)
FCFS
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About Prepayment |
About Prepayment Contact Info: (Only shown to attendees.) |
Cancel/Refund Policy: 前払い枠はその性質上、キャンセルをいただいてもご返金いたしかねます。ご了承くださいませ。 |
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Print receipt data: 発行しない (詳しくはこちら) |
Description
- 初回に参加していなくても問題ないと思います(※個人の感想です)
発表を手伝っていただける方を募集しています。
- 発表者がそろそろ別の本をやりたくなってきたので、かなりスキップ気味に進んでいます。間の章を担当していただける方がいらっしゃいましたら大歓迎です!気軽にお声掛けください。
【キャンセルは2日前までに】他の参加希望者に迷惑となります
- 当日キャンセルをされた方、無断欠席をされた方は、ブラックリスト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) 機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びたい方
書籍・所持品について
以下を使用します。
scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習
事前に購入いただいていることを前提に進めます。
- Amazon
- O'Reilly Japan
-
Python, Jupyter を使用できるPC (必要なライブラリ等は事前にインストールしておいてください。)
今回の内容
- 7章:「アンサンブル学習とランダムフォレスト」
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
- 会場スタッフに¥500を直接お支払い下さい