scikit-learn

scikit-learn は強力な Python の機械学習ライブラリです。このスキルツリーは、scikit-learn を習得するための包括的な学習パスを提供します。データサイエンス初心者に最適で、ML アルゴリズム、モデル選択、評価を理解するための構造化されたロードマップを提供します。実践的な演習や非動画形式のコースを通じて、データサイエンスのプレイグラウンドで機械学習ソリューションを実装する実践的な経験を得ることができます。

38個のskills|3個のcourses|3個のprojects

scikit-learn のクイックスタート

初級

scikit-learnMachine Learning

このコースでは、scikit-learn を使ってデータから予測モデルを構築する方法を学びます。機械学習の基本概念を探索し、scikit-learn を使って教師あり学習と教師なし学習の問題を解く方法を見ていきます。また、モデルの評価方法、パラメータの調整方法、一般的な落とし穴を避ける方法も学びます。実世界のデータセットを使った機械学習の問題の例を通して学んでいきます。

15 labs

Scikit - Learn における線形モデル

判別分析分類器の解説

Scikit - Learn のデータセットと推定器を探る

カーネルリッジ回帰

Scikit - Learn を使った教師あり学習

モデル選択：推定器とそのパラメータの選択

サポートベクターを用いた教師あり学習

Scikit - Learn の SGD 分類器を探索する

Scikit-learn を用いた決定木分類

Sklearn 実践ラボ

初級

Sklearn

このコースには Sklearn の多数のラボが含まれており、各ラボは詳細なガイダンスと解決策を備えた小規模な Sklearn プロジェクトです。これらのラボを完了することで、Sklearn のスキルを練習し、コーディング能力を向上させ、クリーンで効率的なコードの書き方を学ぶことができます。

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Sklearn 実践チャレンジ

初級

Sklearn

このコースには Sklearn に関する多数のチャレンジが含まれています。各チャレンジは、詳細な指示と解決策を備えた小規模な Sklearn プロジェクトです。これらのチャレンジを解くことで、Sklearn のスキルを練習し、問題解決能力を向上させ、クリーンで効率的なコードの書き方を学ぶことができます。

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scikit-learn

スキルを学ぶ

プロジェクトを作る

scikit-learn のクイックスタート

Sklearn 実践ラボ

Sklearn 実践チャレンジ

SVM を用いたアヤメの分類

クレジットカード保有者のリスク予測

シンプルな手書き文字認識分類器