BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【データ分析初心者大歓迎！！】Pythonを使っ た機械学習実装入門〜線形回帰編〜 X-WR-CALNAME:【データ分析初心者大歓迎！！】Pythonを使っ た機械学習実装入門〜線形回帰編〜 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:761992@techplay.jp SUMMARY:【データ分析初心者大歓迎！！】Pythonを使った機 械学習実装入門〜線形回帰編〜 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191219T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191219T220000 DTSTAMP:20260424T070201Z CREATED:20191202T063405Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76199 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【データ分 析初心者大歓迎！！】Pythonを使った機械学習実装入門 〜線形回帰編〜\n概要\n本講座は機械学習の最もシンプ ルで、例によく出される線形回帰やそのほか類似手法 に関する講座です！\n重回帰モデルや多項式回帰、分 類に使われるロジスティック回帰など、比較的シンプ ルなものを取り上げます。\n本講座を受講することで 、 さまざまな機械学習で考えられる概念や問題を捉 えられるようになります。\nまた、シンプルとは言え 気を付けて扱わなければいけない特性もあるため、そ れもすべて網羅している講座になります。\n最初から 挫折してしまったり、本を読んでも分かりにくいとい った方にお勧めです！\n当講座の想定受講者は、機械 学習について 「なんとなくは知っているけれど、具体 的にどうするのか分からない」 という方です。機械学 習の具体的な適応について知りたい方にはぴったりと なっております。\nレベル感としては以下に記載する 講座を受講された方、受講はしていないが内容がある 程度わかる方が対象です。\n\nPython入門講座\nPythonデー タ分析入門\nmatplotlib/seaborn入門\nNumpy入門\n【データ分 析初心者大歓迎！！】Pythonを使った機械学習実装入門 〜評価指標と交差検証編〜\n\n講座を通じて得られるこ と\n\n線形重回帰の理論，実装\nロジスティック回帰\n 多項式回帰とその精度\n\n講座一覧のフローチャート\n どの講座から受講したら良いのかわからないというよ うな方は、下記のフローチャートを参考にしていただ ければと思います。\n\n内容\n\n線形単回帰の理論，実 装\n線形重回帰の実装と多重共線性について\nロジステ ィック回帰の理論，実装\n多項式回帰の理論と実装\n多 項式回帰と過学習，正則化\n各種手法のメリットデメ リット\n\n※ 当日予告なく時間配分・内容が変更にな る可能性がございます。\n事前準備・持ち物\nPython3を インストールしたPCの持参をお願いいたします。\nまた 、以下のパッケージを当講座では利用しますので、当 日までに動作確認をお願いいたします。\n\npandas\nsklearn \nmatplotlib\n\nまた、講義はJupyter Notebookを用いて行いま すので、インストール頂いたほうがスムーズに講座を 受けることが可能です。\n※インストールでお困りの 方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲 で対応致します。\nこんな人にオススメ\n\n機械学習の 概要は分かって来たので、実用レベルのモデル構築に 挑戦したい方\nPythonを用いた機械学習に不慣れなので 、演習を通じて慣れて行きたい方\n正確な理論を要点 だけ知っておいて，使えるようになりたい方\n\n講師\n 白戸 豪大\nエコール・サントラル・ナント（フランス ）および慶應義塾大学大学院を修了。修士論文のテー マは「ボロノイ図と空円を用いたサッカーにおける守 備構造評価」。統計学・機械学習などを用いたスポー ツの学際化を目指している。第8回スポーツデータ解析 コンペティション サッカー部門 優秀賞受賞。\n\n領収 書について\n【Stripeで事前決済の方】\nクレジットカー ド会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用 ください。\n【Paypalの方】\n決済処理後にPaypalから送付 されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項 目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領 収書の代わりとなります。また、クレジットカード会 社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけま す。\n【別途領収書発行が必要な方】\n別途発行手数料 として1000円頂きます。必要な方は、以下のフォームよ りご申請ください。領収書発行手数料と受講料金を合 算した金額で発行いたします。\n全人類がわかる統計 学 領収書発行フォーム\n受付・入場時間\n開始の10分前 から\n※なるべく5分前までにお入りください。\n※途 中参加も可能です。\nポータルサイト会員登録のお願 い\n全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使 って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします 。\n初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される 方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたし ます。\nお問い合わせ\n\nメールでのお問い合わせは、i nfo@to-kei.net　までご連絡ください。\nこちらで⇨LINE＠ からもお問い合わせいただけます。（推奨）\n\n注意事 項\n\nリクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に 沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと 判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ち よく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致しま す。\n講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわか る統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください 。\n個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮く ださい。\n最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日 までにこの人数に達しない場合は中止となります。た だし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイト の申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催に なる場合がございます。もし、中止が決定した場合は その時点で「全額返金」し、登録しているメールアド レスにご連絡させていただきます。\n前払いの方で急 遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座 のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。連絡先 のメールアドレスまたはLINE＠（推奨）にご連絡くださ い。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡 に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いた します。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承 ください。\n\n全人類がわかる統計学とは\n株式会社AVIL ENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習 用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか 、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成 のための教育事業を行なっております。\n統計学や機 械学習を、出来るだけわかりやすく多くの人々に届け るということを目指して活動しています。\n LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階 URL:https://techplay.jp/event/761992?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR