第10講 機械学習（2/2; 教師あり学習／教師なし学習） on プログラミング演習B https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/ Recent content in 第10講 機械学習（2/2; 教師あり学習／教師なし学習） on プログラミング演習B Hugo -- gohugo.io ja © 2026 Wed, 11 Dec 2024 00:00:00 +0000 教師あり学習 https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/supervised_learning/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/supervised_learning/ 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） https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/linear_regression/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/linear_regression/ 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） https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/decision_tree/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/decision_tree/ 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 https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/unsupervised_learning/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/unsupervised_learning/ 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 https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/clustering/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/clustering/ 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） https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/dimensionality_reduction/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/dimensionality_reduction/ 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 https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/assignments/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/assignments/ 気温予測，犬猫判定 まとめ https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/summary/ Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000 https://ksupbpb.github.io/2025/lesson10/summary/ 教師あり学習（回帰，分類）, scikit-learn, 線形回帰, 決定木