・一般化線形モデル(ロジスティック回帰)の理解。・NumPyやPandasの使い方を知る。・scikitlearnを用いた機械学習(DecisionTree、Randomforest、SVM、KNN)。・ハイパーパラメータチューニングの方法を知る。・とりあえずPythonで機械学習の結果を出せるようにする。明和本郷ビル7Fhttp://lab-cafe.net/page/access(本郷交番向かいの、ラーメン屋さんが1Fに入っているビルです。以下イベント詳細となります。Part1を受講なさられた方が対象です(受けていない方はドットインストールなどでRの基本文法を学んできてください。)http://dotinstall.com/lessons/basic_r基本的なRプログラミングの説明は飛ばしがちになります。Pythonの基本文法についても今回は飛ばします。実はほぼ必要ないのですが不安な方はドットインストールなどで軽く見てきてください。無料(受付にて学生証・身分証をお見せください)社会人3000円(お釣りのないようにお願いします。以前Part3の講義を受けた方は無料。お名前と受講日を受付にてお申し付けください。)【当日の持ち物】ご自身のノートPCを(必ず)お持ちください。(Xquartzのダウンロードは不要。Rを事前にダウンロードしてきてください(RStudioではありません)。bit)をクリックして、インストールを進めてください。bit)をクリックしてダウンロードののち、インストールを行ってください。ダウンロード・インストールお願いします。Rを事前にダウンロードしてきてください(RStudioではありません)。Xをクリック、R-3.4.pkgをクリックするとダウンロードできます。そののちにインストールしてください。XQuartz(Macのみ)が入っていない方いましたら、ダウンロードを事前に行ってください。https://www.xquartz.org/ダウンロード後、ユーティリティの中にあるx11をダブルクリックしてからRをで、コードをご使用ください。※Windows環境とMac環境両方お持ちの場合は、Windowsを推奨します。(※当日のパソコン貸し出しは行いません。動作がうまくいかない場合、講義を聞くだけになります。その旨ご了承いただける方のみご参加ください。RはOSだけでなく各マシンの種類・設定によっても一部動作しない場合がありますが、それをご理解いただける方のみご参加ください)2,Pythonでの機械学習環境構築のために、Anacondaをダウンロード・インストールお願いします。Linuxをクリック、その後、各々の環境に沿ってダウンロードインストールを行ってください。Pythonでの機械学習環境構築のために、Anacondaをダウンロード・インストールお願いします。運営を円滑に行うため、環境設定はできるだけご自身で事前に行ってください。※RとRパッケージのダウンロード・インストールで生じたマシンのすべての不具合に関して運営側は責任を負いかねます。※ご自身のノートPCを必ずお持ちください。当日、一部でネット環境を必要とします。会場のWi-Fi回線は混みあうことが予想されますので,お持ちの方はモバイルルーターなどをご持参ください(こちらでも用意しています)。・割と濃い内容がちょうど良いです。いつもありがとうございます。・ベイズ統計勉強会と同じく、質の高い資料と、少し駆け足でしたがわかりやすい内容の講義でした。こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。ここは、イノベーションの実験場だ。