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プログラミング演習B

第10講 機械学習（2/2; 教師あり学習／教師なし学習）

概要
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教科書 p.372（Lesson 13）

ここでは，機械学習の教師あり学習／教師なし学習について学びます． 以降，scikit-learn を使って，教師あり学習の手法を実装していきますので，以下の手順でインストールしておいてください．

pip3 install scikit-learn
教師あり学習
教師あり学習 機械学習
機械学習の手法の一つである教師あり学習について学びます．
線形回帰（linear regression）
教師あり学習 線形回帰 Scikit-Learn
学習データから構築したモデルを用いて，連続値の目的変数を予測します．
決定木（Decision Tree）
教師あり学習 決定木 Scikit-Learn
学習データから構築したモデルを用いて，カテゴリ分けされた目的変数を予測します．
教師なし学習
教師なし学習 機械学習
機械学習の手法の一つである教師なし学習について学びます．
クラスタリング
教師なし学習 クラスタリング Scikit-Learn
データから基準を見つけ出し，データをいくつかのグループ（クラスタ）に分類します．
次元削減（Dimensionality Reduction）
教師なし学習 次元削減 Scikit-Learn
データから基準を見つけ出し，データをいくつかのグループ（クラスタ）に分類します．
第10講 週次課題
週次課題 線形回帰 分類 決定木
気温予測，犬猫判定
まとめ
まとめ
教師あり学習（回帰，分類）, scikit-learn, 線形回帰, 決定木