教師あり学習:回帰分析

中級

教師あり学習。もしあなたがこの用語を初めて耳にしたり読んだりしたのであれば、その意味がまったくわからないかもしれません。心配しないでください。このラボでは、教師あり学習について包括的な理解を得ることができます。そして、次の実験の章では、教師あり学習を使ってデータ予測を行う方法を学びます。

scikit-learnMachine Learning

💡 このチュートリアルは英語版からAIによって翻訳されています。原文を確認するには、 ここをクリックしてください

はじめに

このコースでは、教師あり学習技術を適用してデータ予測問題を解決する方法を学びます。

🎯 タスク

このコースでは、以下のことを学びます。

  • 教師あり学習の概念を理解する方法
  • 線形回帰(linear regression)と多項式回帰(polynomial regression)モデルを実装する方法
  • リッジ回帰(ridge regression)とラッソ回帰(lasso regression)を使用して過学習(overfitting)の問題を解決する方法
  • 教師あり学習を適用して住宅価格とビットコイン価格を予測する方法

🏆 達成目標

このコースを修了した後、あなたは以下のことができるようになります。

  • 教師あり学習の基本原理を理解する
  • 線形回帰と多項式回帰モデルを開発し、評価する
  • 正則化(regularization)技術を適用してモデルの性能を向上させる
  • 教師あり学習を使用して実世界のデータセットに対して正確な予測を行う

講師

labby

Labby

Labby is the LabEx teacher.