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【クエスト追加】「Python機械学習中級」リリースのお知らせ

斎藤です。IFからの機械学習と scikit-learn が学べる「Pythonデータ機械学習初級」に続き、「Python機械学習中級」をリリースしました。

以下の4つのパートがあります。

  • クラスタリング
  • 次元削減
  • 決定木の良いモデルとは
  • 機械学習中級・演習

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Python機械学習中級の紹介

今回のリリースでは、以下の scikit-learn の全体的なカテゴリをわかりやすくしました。

  • 前処理(欠損値、データのカテゴライズ)
  • 分類(ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン)
  • クラスタリング(K-means法)NEW !
  • 次元削減(主成分分析)NEW !
  • モデル選択(決定木の良いモデルとは)が追加されています。NEW !

  • 「決定木の良いモデルとは」の一部のクエストは、Python機械学習初級より移動しました。

  • Pythonデータ処理初級と中級、Python機械学習初級も、解説をブラッシュアップしました。
    • 「はじめての機械学習」パートに「scikit-learnとは」を追加しました。教師あり学習、教師なし学習を紹介しています。

クラスタリング

教師なし学習で、よく使われる手法です。顧客ごとの販売データを元に、顧客をクラスタリングしています。

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次元削減

画像データを元に、教師なし学習の次元削減について学習します。

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決定木の良いモデルとは

良いモデルとは、どういうモデルかについて、決定木モデルをベースに学習します。

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機械学習中級・演習

復習するパートです。 PyQでは写経を通してやり方を学び、繰り返し実行することでプログラミングができるようにサポートします。

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いかがでしょうか?

scikit-learn は、機械学習の入り口として広く使われてます。 しかし、多くの機能があって、全部を把握するのは大変です。

今回は、全体的な見方を補足することによって、学習しやすいように増補しました。

これからも、コンテンツを拡充していきたいと思いますので、よろしくお願いします。

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PyQ 「データ分析・機械学習入門」コース詳細

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