Python機械学習プログラミング勉強会#Kaggle会
2018/02/16(金)19:15
〜
21:30
開催
ブックマーク
イベント内容
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 |
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※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
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