Scikit-Learnによる回帰問題

はじめに

最近研究室に後輩が増えてきました。自分の研究室は専門外のAIを扱うので、入ってくる学生はAIについては初心者ばかり。よって少しでも勉強資料を作成・更新して、自分の備忘録と学生の勉強に活かしてくれたらと思います。

作成した資料

できれば毎日更新していきたいです。
github.com

目次

1. 「回帰問題どうすれば解けるんや」
2. 単回帰モデル　→「特徴量が複数個でも分析できるようにしてくれや」
3. 重回帰モデル　→ 「特徴量が高次でも分析できるようにしてくれや」
4. 多項式変換　　→ 「ファ？過学習しとるやんけ」
5. 正則化　　　　→ 「次はパラメータベクトルが非線形でも解けるようにしてくれや」
6. 確率的勾配降下法　→ 「ひとまずここまでじゃ」

次回は回帰・分類ともに適用できるサポートベクトルマシンやランダムフォレストを紹介したいと思います。