いい加減時代の潮流に乗ろうということで機械学習を学びたいと思う。はともかくとして
は未経験であるため、丁度良い書籍として
を読んでいく。
- 1. 復習：線形代数
- 2. 線形回帰
- 3. 回帰：重回帰の導入
- 4. 回帰：重回帰の推定量(1)
- 5. 回帰：重回帰の推定量(2)
- 6. 回帰：決定係数・多重共線性
- 7. 回帰：信頼区間・予測区間
- 8. 分類：ロジスティック回帰
- 9. 分類：判別分析
- 10. 分類：k近傍法
- 11. リサンプリング(1)
- 12. リサンプリング(2)
- 13. 情報量基準
- 14. 正則化
- 15. 非線形回帰(1)
- 16. 非線形回帰(2)
- 17. 決定木
- 18. サポートベクトルマシン(1)
- 19. サポートベクトルマシン(2)
- 20. 教師無し学習：kMeans・主成分分析
