Tag: 回帰分析

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python はじめに データサイエンスや機械学習に興味がある方に向けて、Courseraで提供されている「Machine Learning with Python」コースを紹介します。このコースでは、Pythonを使用して機械学習の基本を学ぶことができます。 コースの概要 このコースは機械学習の優れた入門編で、監視学習や非監視学習、回帰、分類といったテーマを扱います。初めに機械学習の基本概念を学び、その後、さまざまなアルゴリズムを用いたデータ分析の手法を深く掘り下げていきます。 シラバスの詳細 1. 機械学習の紹介 このモジュールでは、機械学習が医療、銀行、テレコミュニケーションなどの分野で使用されている事例を学びます。また、機械学習の主要な概念である監視学習と非監視学習の違いや、Pythonライブラリを使用してモデルを実装するメリットを理解します。 2. 回帰 線形回帰、非線形回帰、単純回帰および重回帰の基礎を学び、それぞれのデータセットで実際にこれらの手法を適用してみることができます。最終的には、自分の回帰モデルを評価し、その精度を測定します。 3. 分類 KNN、決定木、ロジスティック回帰、SVMなどのさまざまな分類アルゴリズムの実践が行われます。各手法の長所と短所を学び、それに関連するさまざまな分類精度指標を理解します。 4. クラスタリング K-meansクラスタリング特有の内容を学びます。顧客セグメンテーションのために、K-meansアルゴリズムの実施方法を理解します。 5. 最終試験とプロジェクト 今まで学んだことを基にプロジェクトを行います。プロジェクトの報告書を提出し、同僚からの評価を受けることができます。 結論 このコースは、機械学習の基本をしっかりと学びたい方に最適です。各モジュールが非常に実践的であり、Pythonによる実装も多く含まれているため、即戦力として活用できるスキルを身につけることができます。これからデータサイエンスのキャリアを進めたい方は、ぜひ受講をおすすめします！ Enroll Course:…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/fitting-statistical-models-data-python 今回はCourseraで提供されている「Fitting Statistical Models to Data with Python」というコースをレビューします。このコースは、データ分析と統計的推論に焦点を当て、Pythonを用いてデータに統計モデルを適合させる技術を学ぶことができます。 ### コース概要 このコースは、以前の「Statistical Inference」コースを基にしており、研究課題をデータ分析の方法論に結びつける重要性に重点を置いています。さまざまなモデリングの目的（変数間の関係を推測することや、将来の観測の予測を生成すること）に取り組んでいきます。 ### シラバスの概要 – **週 1 – 統計モデルの適合に関する概観** 初週では、統計モデルをデータに適合させる際に重要な概念を紹介します。従属変数と独立変数の違いや、モデル適合の質を評価する方法、さまざまな変数の取り扱いについて学びます。 – **週 2 – 独立データへのモデル適合** この週は線形回帰とロジスティック回帰の基本について学びます。モデルを適合させる方法や、その適合具合を評価する方法、データにおけるモデルの解釈について考えます。 – **週…