勉強会の概要

• 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。
• 今回は、KaggleのTitanic: Machine Learning from Disaster \| Kaggleを復習を兼ねて実践します。

やること

• Kaggleの説明
• 初サブミット（データ提出）
• タイタニックのデータの説明 など

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	19:15-19:30	全員
-	Kaggleタイタニックチュートリアル	19:30-20:30	currypurin
LT	-		ysaito
LT	募集中

• LTをしてくださる方は、slack等で連絡ください。
• 自己紹介は行わない場合があります。

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	yasunarimorita
7	アンサンブル学習-異なるモデルの組み合わせ	3/9?	pollen