第0章 機械学習の基礎と環境設定 |
第1章 ビッグデータ解析と機械学習 : ビッグデータ解析とは |
重回帰分析とは |
第2章 機械学習 : サポートベクトル回帰SVR |
カーネルリッジ回帰KRR |
ナイーブ・ベイズsklearn.naive_bayes機械学習 |
決定木分類器DecisionTreeClassifier |
近傍法 |
確率的勾配降下法SGDClassifier |
ディープラーニングニューラルネットワークkeras |
第3章 アンサンブル機械学習 : アダブースト / Adaboost |
ランダムフォーレスト / RandomForest |
エキストラツリー / ExtraTree |
エキストラツリーズ / ExtraTrees |
グラディエントブースティング / GradientBoosting |
バッギング / Bagging |
多数決分類器 / VotingClassfier |
第4章 アンサンブル機械学習の応用事例 : クレジットカードのデフォルトの学習 |
赤ワインの品質を判別できる人工ソムリエ |
第5章 OpenCVと畳み込みニューラルネットワーク : OpenCVと人工知能 |
畳み込みニューラルネットワークで絵画を生成 |
第0章 機械学習の基礎と環境設定 |
第1章 ビッグデータ解析と機械学習 : ビッグデータ解析とは |
重回帰分析とは |
第2章 機械学習 : サポートベクトル回帰SVR |
カーネルリッジ回帰KRR |
ナイーブ・ベイズsklearn.naive_bayes機械学習 |