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SUMMARY:Python機械学習プログラミング勉強会#Kaggle会
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65822
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n勉強会の概
 要\n\nこれまで、Python機械学習プログラミングを４章ま
 でよんできました。\n今回は、KaggleのTitanic: Machine Learni
 ng from Disaster \\| Kaggleを復習を兼ねて実践します。\n\nや
 ること\n\nKaggleの説明\n初サブミット（データ提出）\n
 タイタニックのデータの説明 など\n\n開始時間\n\n19:15
 開始ですので注意ください。\n開場は19:05です。開場前
 の入室はご遠慮ください。\n\n参加費\n無料。懇親会参
 加者は1000円となります。\nアジェンダ\n19:05開場\n\n\n\n
 章\n内容\n時間\n発表者\n\n\n\n\n-\n自己紹介\n19:15-19:30\n全
 員\n\n\n-\nKaggleタイタニックチュートリアル\n19:30-20:30\nc
 urrypurin\n\n\nLT\n-\n\nysaito\n\n\nLT\n募集中\n\n\n\n\n\n\nLTをし
 てくださる方は、slack等で連絡ください。\n自己紹介は
 行わない場合があります。\n\n今後の予定等\n\n\n\n章\n
 内容\n日時\n発表者\n\n\n\n\n1\n「データから学習する能
 力」をコンピュータに与える\n12/15\ncougar\n\n\n2\n機械学
 習アルゴリズムのトレーニング\n12/15\ncurrypurin\n\n\n3.1\n
 分類アルゴリズムの選択\n1/19\nAkiraUrano\n\n\n3.2\nscikit-lear
 n活用へのファーストステップ\n1/19\nAkiraUrano\n\n\n3.3\nロ
 ジスティック回帰を使ったクラスの確率のモデリング\
 n1/19\nosawat\n\n\n3.4\nサポートベクトルマシンによる最大
 マージン分類\n1/19\nHiroki_Iida\n\n\n3.5\nカーネルSVMを使っ
 た非線形問題の求解\n1/26\nHiroki_Iida\n\n\n3.6\n決定木学習\
 n1/26\nnomad\n\n\n3.7\nk近傍法：怠惰学習アルゴリズム\n2/2\n
 currypurin\n\n\n付録c\n行列の固有分解の基礎\n2/2\nyasunarimor
 ita\n\n\n4\nデータ前処理-よりよいトレーニングセットの
 構築\n2/9\nmarimo\n\n\n5\n次元削減でデータを圧縮する\n2/23
 \nosawat\n\n\n6\nモデルの評価とハイパーパラメータチュ
 ーニングのベストプラクティス\n3/2\nyasunarimorita\n\n\n7\n
 アンサンブル学習-異なるモデルの組み合わせ\n3/9?\npoll
 en\n\n\n
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