機械学習の理論と実装

機械学習の理論を学び、Pythonを用いてモデルを実装する。本書では、機械学習の中の強化学習と深層学習を除いた領域をまとめる。

1. 機械学習

機械学習ってなんだぁ？

1. 機械学習とは

2. 線形回帰

線形な回帰モデルを学ぶ。ある意味で最も単純な機械学習モデル。

1. 線形回帰
2. 最小二乗法
3. 単回帰
4. 重回帰
5. 多項式回帰

3. 正則化

学習済みモデルの評価や過学習という課題、そして正則化という対策。

1. モデルの評価
2. 過学習
3. 正則化
4. Ridge

4. Lasso

L1ノルムによる正則化と、特徴量選択という側面。

1. Lasso
2. 劣微分
3. 座標降下法
4. Lassoの最適化
5. スパースな解
6. Elastic Net