【機械学習入門】Pythonで機械学習を実装したい人がはじめに見る動画 （教師あり学習・分類）
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■ 第1回/第2回はこちら
kzbin.info/www/bejne/e5a2lqWvlsRsjqc
kzbin.info/www/bejne/g6bPhXqPjZp9iZI
AI・機械学習超入門の第3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（分類）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
00:40 分類とは
01:59 決定木の実装
14:29 決定木の特徴
21:44 木構造と特徴量の重要度
30:40 SVMとは
34:09 SVMの実装
45:00 分類の評価指標
#Pythonで機械学習 #機械学習入門 #AI入門
@bartool-bb1sh Жыл бұрын
だいぶ機械学習に慣れてきた感はありますが、実例にあわせたイメージが湧いてこない状況です。このまま進めて、改めて復習します。
@user-tn5qq6yt3d 3 жыл бұрын
機械学習シリーズは神懸かってます。しかも無料なんてあり得ないです。これからも応援してます！
@imanyu_programming 3 жыл бұрын
ありがとうございます！！！！！！
@hoshihisanori7193 3 жыл бұрын
こりゃすごい。教師あり学習の決定木等がひとまず自分で実装できそう。自分の事業で適応してみちゃおうと思えた。有難う御座います。
@imanyu_programming 3 жыл бұрын
是非是非ご活用ください！！！
@kojikojifootball 3 жыл бұрын
いつも実践的な動画ありがとうございます。 最近、プログラミングの勉強を始めていろんな方の動画を見ているのですが いまにゅさんの動画が一番わかりやすいので 毎回、動画が出るのを楽しみにしています！
@imanyu_programming 3 жыл бұрын
そのようにおっしゃっていただき非常に嬉しいです。。。！！ ありがとうございます！！！！！！
@kojikojifootball 3 жыл бұрын
@@imanyu_programming 動画の編集、大変だと思いますが これからも定期的に動画が出るのを待ってます！
@imanyu_programming 3 жыл бұрын
ありがとうございます！！！ がんばります！！
@Natsuki_105 3 жыл бұрын
とても参考になります。 ありがとうございます。
@imanyu_programming 3 жыл бұрын
こちらこそご視聴ありがとうございます！！！！
@gunkokusakaba3406 3 жыл бұрын
いつも分かりやすい動画ありがとうございます。 ニューラルネットワークの動画もUPして頂けると助かります！
@imanyu_programming 3 жыл бұрын
ありがとうございます！！！！ 検討します！
@gunkokusakaba3406 3 жыл бұрын
@@imanyu_programming お忙しいとは思いますが楽しみにしています。 よろしくお願い致します。
@BLACKY1031 2 жыл бұрын
ハイパーパラメータについて、理論的に決定する考え方があれば教えていただけるとありがたいです。
@BLACKY1031 2 жыл бұрын
次なる動画がハイパーパラメータのチューニングについてだったのですね。 流石です。こちら拝聴します、ありがとうございます。 kzbin.info/www/bejne/aoHcf6GlpbxrgK8
@Ashjbklld 3 жыл бұрын
毎日勉強させてもらってます！ 異種混合学習について理解することのできる動画やサイトはありますか？
@imanyu_programming 3 жыл бұрын
んー、わからないですね、、、
@Ashjbklld 3 жыл бұрын
@@imanyu_programming ありがとうございます！今日も勉強させてもらってます！
@yaxa_114 3 жыл бұрын
統計家は性能が低くても説明しやすい事を求めて決定木を優先的に使用するとか聞きますね
@imanyu_programming 3 жыл бұрын
よく聞く話ですよね！！
@user-dh6pn4ju4j 3 жыл бұрын
わかりやすい動画ありがとうございます！質問なのですがmodel.score(x_train , t_train)で導き出された正解率というのは何と比べた正解率なのでしょうか。x_trainにはtargetが入っていないのでt_trainと比べようにも列のサイズも違うし、、、とこんがらがってしまいました、、、。model.fit()で学習した規則をx_trainに当てはめてt_train(仮)を導き出し、それを2つ目の引数であるt_trainと比べたという認識でよろしいでしょうか？？
@imanyu_programming 3 жыл бұрын
x_trainを用いた場合の予測値とt_trainを比べています
@user-dh6pn4ju4j 3 жыл бұрын
@@imanyu_programming ありがとうございます！スッキリしました！