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データサイエンス実戦講座［第７回］機械学習『予測』線形回帰から一般化線形モデルへ 演習：タイタニック号の事故データ分析
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Description: 機械学習の予測・回帰の手法について原理から応用まで完全マスターしましょう。ポイントは3つです。１. 予測の目的と手段：多くの変数が互いに影響を及ぼし合う社会現象や自然現象において、観測データの挙動に統計数理モデルを当て嵌める回帰分析の手段を用いることによって現象の進展を予測することを目的としています。２．数理モデルの体系：正規分布のデータに適用する線形回帰モデル、質的データを扱う数量化Ⅰ類のモデル、非正規分布のデータに適用する一般化線形モデルについて、モデルの構造とデータ挙動に当て嵌めるためのパラメータ推定のアルゴリズムを理解します。3. 主要な分析手法：単回帰分析、重回帰分析、数量化Ⅰ類、ポアソン回帰、ロジスティック回帰の５つの手法について、賃貸住宅の家賃の予測、コンビニの１日の平均来客数の予測、タイタニック号の乗客の生存確率の予測などの演習問題を通じて、予測手法の適用方法やモデルの解釈と評価方法を習得します。
Category: Development > Data Science > Machine Learning
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Source: Impact
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