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この会について

Pythonで機械学習を扱う会です。初心者向けの内容となります。
(※発表者も機械学習の専門家ではありません)

はじめてscikit-learnを触ってみたい方是非ご参加ください。

参考図書
「Pythonではじめる機械学習」(1章 はじめに、2章 教師あり学習(前半))

内容：クラス分類と回帰、汎化、過剰適合、適合不足、k-近傍法、線形モデル

発表はJupyter上で動かしますので、書籍は必須ではありません。
お持ちの方はご持参ください。

タイムスケジュール

20:00 - 20:10 この会についての説明、環境構築など
20:10 - 22:00 はじめに + 教師あり学習

参考書籍

Pythonではじめる機械学習
――scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

(Amazon)
http://amzn.to/2FkwfDN
(Oreilly)
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117980/

ソース

https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python

スケジュール

10/9 (火) 教師あり学習
　クラス分類と回帰、汎化、過剰適合、適合不足、k-近傍法、線形モデル、ナイーブベイズクラス分類器

10/16(火) 教師あり学習(続き) + 教師なし学習と前処理
　決定木、決定木のアンサンブル法、カーネル法、ニューラルネットワーク、前処理とスケール変換

10/23(火) 教師なし学習と前処理(続き)
　次元削減、特徴量抽出、多様体学習 (PCA、NMF)、クラスタリング

持ち物

実装をされる方はPC

参加費

1000円（会場費）

コワーキングスペース利用料金としていただいております。
同スペースの月額会員の方であればお支払いは不要です。

開催場所

コワーキングスペース秋葉原 Weeyble（ウィーブル)
http://weeyble.com/
東京都千代田区神田須田町２丁目１９−２３(野村第３ビル４階)
秋葉原駅電気街口または中央改札口より徒歩3分。 都営新宿線 岩本町駅徒歩3分、銀座線 神田駅6番出口徒歩2分

その他

途中参加や途中退出は自由です。
電源、Wi-Fiはあります。

slack

https://now-examples-slackin-mswfphbzab.now.sh/

情報共有にSlackを使用します。

その他

会場のコワーキングスペースは18:00-23:00でご利用できます。 事前に来て作業していただいても構いません。