勉強会の概要

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践を基に、機械学習について理解を深め使えるようになろうという勉強会です。(基本的には毎週金曜日の開催を予定。ただし年末年始をはさむため、第２回は1月19日)
勉強会で学んだ手法を、サンプルデータに用いてみるなど、実践的な内容にする予定です。
また、発表資料やサンプルコードなどは、事前にslackで共有します。
今回の内容はアジェンダに書いていますので、確認のうえ参加ください。

開始時間

• 19:15開始ですので注意ください。
• 開場は19:05です。開場前の入室はご遠慮ください。

参加費

無料。懇親会参加者は1000円となります。

アジェンダ

19:05開場

章	内容	時間	発表者
-	自己紹介		全員
3.7	k近傍法：怠惰学習アルゴリズム	-	currypurin
付録c	行列の固有分解の基礎	-	yasunarimorita
LT	募集中

• 今回の内容で、不明点があればどんな内容でも構いませんので、Sarahah - data-refinementに送付ください。

対象者

• 機械学習に興味がある方

持ち物

• Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
• JupyterNotebookが使えるPC(必須ではありませんが、あると便利です)

参考図書(必ずしも用意いただく必要はありませんが、3.7の説明で触れる予定ですのでお持ちの方は持参ください) → はじめてのパターン認識 \| 平井 有三 \|本 \| 通販 \| Amazon

本輪読会のslack

本輪読会のslackがあり、情報交換をしています。本グループのページの一番下にリンクがありますので、そちらから参加登録ください。 この本のチャネルは#機械学習 となりますのでslack参加後、#機械学習のチャネルに参加ください。

発表者の募集

発表・LTをしていただける方を募集しています。初回の勉強会にて、説明を行い募集します。

その他

輪読会の運営などに関する質問は、Sarahah - data-refinementで受け付けていますので、送付ください。管理者のtwitter(https://twitter.com/currypurin)より回答します。

今後の予定等

章	内容	日時	発表者
1	「データから学習する能力」をコンピュータに与える	12/15	cougar
2	機械学習アルゴリズムのトレーニング	12/15	currypurin
3.1	分類アルゴリズムの選択	1/19	AkiraUrano
3.2	scikit-learn活用へのファーストステップ	1/19	AkiraUrano
3.3	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	1/19	osawat
3.4	サポートベクトルマシンによる最大マージン分類	1/19	Hiroki_Iida
3.5	カーネルSVMを使った非線形問題の求解	1/26	Hiroki_Iida
3.6	決定木学習	1/26	nomad
3.7	k近傍法：怠惰学習アルゴリズム	2/2	currypurin
付録c	行列の固有分解の基礎	2/2	yasunarimorita
4	データ前処理-よりよいトレーニングセットの構築	2/9	marimo
5	次元削減でデータを圧縮する	2/23	osawat
6	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	3/2?	募集中
7	アンサンブル学習-異なるモデルの組み合わせ	3/2?	pollen