Python Machine Learning

概要

[Python Machine Learning] (Sebastian Raschka 著, Packt Publishing (2015/9/23)を読みながら、具体的なデータを例に Python を用いて実践的な機械学習手法について学んでいきます。

細かく分けて、全員で輪読(和訳)をしていきます。


メンバー

TA

参加者

  • (鈴木)
  • アイジャン
  • 金子
  • 栗生
  • 尾形
  • 大崎
  • 大森
  • 松村

スケジュール及び担当

毎週月曜日5限(16:20〜 18:20)開催です。

  • 2016/07/18 (月) 海の日のため休み
  • 2016/07/25 (月) Chapter 12: Predicting Continuous Target Variables with Regression Analysis (34p)
  • 2016/08/01 (月) Chapter 13: Training Artificial Neural Networks for Image Recognition (46p)
  • 2016/08/01 (月) 付録: A, B, C
終わったこと
  • 2016/04/18 (月) Chapter 00: Pyenv 等の導入
  • 2016/04/25 (月) Chapter 01: Giving Computers the Ability to Learn from Data
  • 2016/05/02 (月) Chapter 02: Training Machine Learning Algorithms for Classification
  • 2016/05/09 (月) Chapter 03: A Tour of Machine Learning Classifiers Using Scikit-learn
  • 2016/05/16 (月) NL研のため休み
  • 2016/05/23 (月) Chapter 04: Building Good Training Sets - Data Preprocessing
  • 2016/06/06 (月) Chapter 05: Building Good Training Sets - Data Preprocessing
  • 2016/06/13 (月) Chapter 05: Compressing Data via Dimensionality Reduction
  • 2016/06/20 (月) Chapter 06: Compressing Data via Dimensionality Reduction
  • 2016/06/27 (月) Chapter 07: Applying Machine Learning to Sentiment Analysis
  • 2016/06/27 (月) Chapter 08: Applying Machine Learning to Sentiment Analysis 
  • 2016/07/04 (月) 担当者不在のため休み
  • 2016/07/11 (月) Chapter 10 Predicting Continuous Target Variables with Regression Analysis and Chapter 11: Working with Unlabeled Data - Clustering Analysis.
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