Rによる機械学習入門

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プログラム

  1. クラスタリング
    • 問題設定
    • k-平均法
    • スペクトラル・クラスタリング
    • 階層的クラスタリング
  2. 回帰分析
    • 問題設定
    • 線形回帰モデル
    • 最小二乗法
    • リッジ回帰
    • 交差検証法
    • ロバスト回帰
  3. 判別分析
    • 問題設定
    • ロジスティック回帰
    • 確率推定
    • サポートベクトルマシン
    • モデルパラメータの選択
    • 多値サポートベクトルマシン
  4. スパース学習
    • データ解析におけるスパース性
    • L1正則化回帰 (ラッソ)
    • L1&L2正則化回帰 (エラスティック・ネット)
    • フューズド・ラッソ
    • スパース・ロジスティック回帰
  5. 決定木とアンサンブル学習
    • 決定木
    • バギング
    • ランダム・フォレスト
    • ブースティング

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
ちよだプラットフォームスクウェアの地図

受講料

持参品

ノートPCをご持参ください。
事前に「R」のインストールをお願いいたします。