■ 機械学習をもっと学ぶなら『キカガク』へ
https://www.kikagaku.ai/
■ 講義使用ファイル
https://drive.google.com/drive/folders/1LNvl1rWqDaP1lTeDnekA2gHTOwnG3Df0?usp=sharing
■ 第1回はこちら
■ Chainerチュートリアル
https://tutorials.chainer.org/ja/07_Regression_Analysis.html
AI・機械学習超入門の第2回は、Pythonを用いて機械学習の実装方法についてわかりやすくお伝えしていきます。今回は機械学習の中でも特に、教師あり学習（回帰）について解説します。
＜対象者＞
・AI・機械学習を学び始めようと思っている方
・Pythonの基礎を終えたので次のステップを学んでいきたい方
・他の講座等で学んでみたがあまり理解できなかった方
00:00 イントロ
00:51 まずはじめに
02:22 回帰とは
03:47 重回帰分析の実装
34:53 過学習を抑制する方法
36:38 相関係数と多重共線性
50:36 PLSの説明
52:31 PLSの実装
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