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X-WR-CALDESC:[秋葉原] Pythonではじめる機械学習勉強会 (※初
 心者向け)
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SUMMARY:[秋葉原] Pythonではじめる機械学習勉強会 (※初心
 者向け)
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65174
 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nこの会につ
 いて\nPythonで機械学習を扱う会です。初心者向けの内
 容となります。\n(※発表者も機械学習の専門家ではあ
 りません)\n参考図書\n「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))    \n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 \n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。 \nお持ちの方はご持参ください
 。 \nタイムスケジュール\n20:00 - 20:10 この会についての
 説明、環境構築など\n20:10 - 22:00 はじめに + 教師あり学
 習\n参考書籍\nPythonではじめる機械学習\n――scikit-learn
 で学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎\n(Amaz
 on)\nhttp://amzn.to/2FkwfDN\n\n(Oreilly)\nhttps://www.oreilly.co.jp/books
 /9784873117980/ \nソース\nhttps://github.com/amueller/introduction_to_
 ml_with_python\nスケジュール\n1/9 (火) 教師あり学習 \n　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\n1/16(火
 ) 教師あり学習(続き) + 教師なし学習と前処理 \n　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\n1/23(火) 教師
 なし学習と前処理(続き)\n　次元削減、特徴量抽出、多
 様体学習 (PCA、NMF)、クラスタリング\n持ち物\n実装をさ
 れる方はPC\n参加費\n1000円（会場費）\n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。\n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。\n
 開催場所\nコワーキングスペース秋葉原 Weeyble（ウィー
 ブル)\nhttp://weeyble.com/\n\n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)\n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\nその他\n途中
 参加や途中退出は自由です。\n電源、Wi-Fiはあります。
 \n\nslack\nhttps://now-examples-slackin-mswfphbzab.now.sh/\n情報共有
 にSlackを使用します。\nグループ\nhttps://www.facebook.com/gro
 ups/1515619948454253/\n資料もこちらに貼ることがあります
 。また質問などご自由にどうぞ。\nその他\n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。\n事前
 に来て作業していただいても構いません。
LOCATION:コワーキングスペース秋葉原 Weeyble（ウィーブル)
  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)
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