【機械学習】No.2.4.4 ROC曲線（AUC）
takapi 今回はモデルの評価をグラフ化する内容となります。 ROC曲線…
【機械学習】No.2.4.3 混同行列（正解率、適合率、再現率、F値）
今回は機械学習のモデルを評価する内容となります。 混同行列 …
【機械学習】No.2.4.2 ラッソ回帰とリッジ回帰
今回は過学習を防ぐ内容となります。 過学習（Overfitt…
【機械学習】No.2.4.1 バイアス・バリアンス分解（トレードオフ）
今回はモデルの複雑さを評価する内容となります。 バイアス（B…
【機械学習】No.2.3 ロジスティック回帰、対数オッズ
今回は確率で予測する内容となります。 ロジスティック回帰（L…
【機械学習】No.2.2.2 重回帰分析
今回は複数の変数での関係を表現する内容となります。 重回帰分…
【機械学習】No.2.2.1 単回帰分析（回帰直線）、最小二乗法
今回は直線的な関係を表現する内容となります。 単回帰分析（S…
【機械学習】No.2.1.6 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
今回は時系列データでの予測に関する内容となります。 RNNの…
【機械学習】No.2.1.5 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
今回は画像処理への応用に関する内容となります。 畳み込みニュ…
【機械学習】No.2.1.4 誤差逆伝播法と深層学習
今回はニューラルネットワークで重みを調整する手法に関する内容…