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. 各種ライブラリのインストール方法
      • NumPy
      • SciPy
      • Matplotlibなど
    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

ちよだプラットフォームスクウェア
101-0054 東京都 千代田区 神田錦町3-21
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