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【機械学習】次元削減|教師なし学習、主成分分析 

Able Programming
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ご視聴ありがとうございます。
私は普段、AIエンジニア/データサイエンティストとして活動しています。このチャンネルでは、たくさんの人にAIの可能性を知っていただくことや、日々の学習の成果を視聴者の皆様とシェアしていくことを目標にしています。
この動画シリーズでは「機械学習をはじめよう」と題して、機械学習の基礎的な理論や実装の方法を解説していきます。
動画の内容を参考にして、ぜひ皆様も機械学習に挑戦してみてください!!
ーこの分野についてもっと詳しく学ぶならー
『パターン認識と機械学習 上』
amzn.to/2vSj7Ti
『パターン認識と機械学習 下』
amzn.to/2OI8cmm
『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―』
amzn.to/2MEXwHX
『Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎』
amzn.to/2nKQJ19
『Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning)』
amzn.to/2Mx9nYf

Опубликовано:

 

2 окт 2024

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Комментарии : 4   
@yosukeeeso
@yosukeeeso 4 года назад
こちらのシリーズは私が学習している中で一番わかりやすく非常に助かっています。ありがとうございます。
@kiri9551
@kiri9551 4 года назад
この回、難しかったです。 主成分が特定できた後は、どうやって元の説明変数を減らすのでしょうか?
@hyuk54
@hyuk54 6 лет назад
codeは どこにいますか?
@ableprogramming892
@ableprogramming892 6 лет назад
Please check the code '15_pca.ipynb'. github.com/TatsuhiroAbe/ml_tutorial
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