主成分分析(PCA)を理解したい人のためのスクラッチで実装するハンズオンセミナー

内容概要

統計や機械学習の理論は数式が多く出てきます。
とはいえ数式だけではなかなかとっつきづらいです。
そのため今回は、データ分析や機械学習の文脈で基本的な考え方としてしばしば用いられる、
主成分分析(PCA; Principal Component Analysis)のフルスクラッチでの実装を行いながら、
アルゴリズムの理解の手助けとなればと考えています。

scikit-learnの関数を使うだけではなんとなくの理解にとどまってしまうため、あえてNumPyや
SciPyを用いた実装を行うことで深い理解が可能になるようにできればと思います。

これを機に主成分分析を深く理解しましょう！！

開催日程

5/6（日）　
受付　　　：15:50〜16:00
講義　　　：16:00〜19:00

アジェンダ

・PCA概論(40分)
　　主成分を抽出できると何が嬉しいのか
　　分散最大化による定式化
　　分散共分散行列と固有値・固有ベクトル
　　正規分布の座標変換とマハラノビスの距離（発展）
　　PCAによる多重共線性の回避（発展）

・実装で学ぶPCA(80分)
　　NumPy、SciPyを用いて実際にPCAの実装を行う
　　理論の復習再び

・scikit-learnを用いたPCAの応用(60分)
　　PCAを様々なデータセットに対して適用し、分析を行います。

※
細かいアジェンダは若干変更になる可能性があります。

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

当日のお持物

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、WindowsよりもMacの方が環境構築が楽なので推奨です。

事前準備

特に必要はないですが、事前知識に自信のない方は下記に目を通してきていただけたらと思います。
https://lib-arts.hatenablog.com/entry/ml_scratch1

費用

・4,000円（3時間）

定員

10名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません）

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！）
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。