機械学習アルゴリズムの実装

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開催予定

プログラム

  1. Python入門
    1. 概要
    2. Python本体のインストール方法
    3. 各種ライブラリ (NumPy,SciPy,Matplotlibなど) のインストール方法
    4. 簡単な使い方
  2. データの前処理
    1. 概要
    2. 機械学習データベースの紹介
    3. 特徴選択 (相関,相互情報量)
    4. 特徴抽出 (主成分分析)
    5. 演習 (特徴選択,特徴抽出)
  3. 教師あり学習
    1. 概要
    2. 回帰 (最小二乗法,バスケット分析)
    3. クラス分類 (最近傍法,k近傍法,ナイーブベイズ分類器)
    4. 演習 (各種アルゴリズムの実装)
  4. 教師なし学習
    1. 概要
    2. クラスタリング (k-means法)
    3. トピックモデル (潜在的ディリクレ配分法)
    4. 演習 (各種アルゴリズムの実装)
  5. まとめ

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
101-8460 東京都 千代田区 神田錦町3-1
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受講料

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