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機械学習の理解に役立つ「機械学習講座」
トタデタブログの「機械学習講座」はそもそも機械学習がどんなものなのかにはじまり、機械学習のアルゴリズムの概念まで、幅広く取り扱っています。
１日１記事読んでいくと、１ヶ月後にはデータサイエンティストと同等！とまではいきませんが、データサイエンティスト相手でも堂々と話ができるくらいの理解は得られると思います！
最初から読んでいくと理解しやすいと思いますが、関心のあるところから読み進めても問題ありません。
機械学習と聞くと難しそうに思うかもしれませんが、この講座を読むと「大して難しい話じゃないじゃん」と思っていただけると思います！
手始めに読み始めたいレクチャー！まずはここから！
まずはここから！
機械学習とは？いったい何が行われているの？ [Day1]この記事では機械学習は一体何をしているのかについて、抽象的な表現をなるべく避け、具体例とともに考えていきます。...
分散とバイアスのトレードオフとは？ [Day2]この記事では機械学習における最重要論点である「分散とバイアスのトレードオフ」について、受験勉強における過去問学習を例にあげながら平易な言葉で説明します。...
機械学習の関数式とは？ [Day3]この記事では機械学習における「関数式」について考えていきます。読み終えると機械学習の「中身」をイメージできるようになります。...
機械学習の教師あり/なし、回帰/分類の違いならこちら！
いろんな機械学習！
教師あり 教師なし学習とは？ [Day4]はじめに
この記事では機械学習における「教師あり学習」と「教師なし学習」について考えていきます。
「教師あり・なし学習ってよく聞...
回帰と分類の違いとは？[Day5]はじめに
この記事では機械学習における「回帰」と「分類」について考えていきます。
「機械学習の回帰と分類ってそもそも何？」
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線形回帰の基本はこちら！！（おすすめ！）
線形回帰の基本！！
線形回帰分析とは？ [Day6]はじめに
この記事では機械学習における「線形回帰分析」について考えていきます。
「線形回帰ってなんで線形というの？」
「線...
重回帰分析とは？ [Day7]はじめに
この記事では機械学習における「重回帰分析」について考えていきます。
「重回帰分析ってどういうもの？」
「重回帰分...
続いて線形回帰の応用編！（超おすすめ！）
続いて線形回帰の応用編！
線形回帰分析（応用その１） [Day8]はじめに
こちらの記事は「線形回帰分析」に関する応用的な内容となっております。
「線形回帰分析の加法性や線形性って何？」
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線形回帰分析（応用その２） [Day9]はじめに
こちらの記事は「線形回帰分析」に関する応用的な内容「その２」です。
「線形回帰分析の「誤差」ってどうして大切なの？」
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ロジスティック回帰や線形判別分析はこちら！
分類アルゴリズム！
ロジスティック回帰とは？ [Day10]はじめに
こちらの記事では「ロジスティック回帰」について考えていきます。
「ロジスティック回帰ってそもそも何？線形回帰とどう違う...
線形判別分析とは？ [Day11]はじめに
こちらの記事では「線形判別分析」について考えていきます。
確率密度関数やベイズの定理など専門的な話も関係してきますが、...
分類問題の評価手法はこちら！
分類問題の評価手法！
混同行列とは？ [Day12]はじめに
こちらの記事では「混同行列」について考えていきます。
「混同行列ってどういうときに使うの？」
「混同行列を用いる...
交差検証とは？ [Day13]はじめに
こちらの記事では「交差検証（クロスバリデーション）」について考えていきます。
「交差検証ってなんのために必要なの？」
...
覚えておきたい！ステップワイズ法と自由度調整済み決定係数！
覚えておきたい！
ステップワイズ法とは？ [Day14]はじめに
こちらの記事では「ステップワイズ法」について考えていきます。
「どうやって説明変数を選択すればいいの？」
「どう...
AIC / 自由度調整済み決定係数(R2乗)とは？ [Day15]はじめに
こちらの記事では「AIC、自由度調整済み決定係数」について考えていきます。
「AICや自由度調整済み決定係数って何のた...
テクニックとして理解必須！正則化と次元削減！
テクニックとして理解必須！
正則化（縮小推定）とは？ [Day16]はじめに
こちらの記事では線形回帰分析の傾き度合いを縮小する「正則化（縮小推定）」について考えていきます。
「正則化ってどんなも...
次元削減（主成分回帰）とは？ [Day17]はじめに
こちらの記事では説明変数を結合して単純化する「次元削減（縮小推定）」について考えていきます。
「次元削減ってどういうも...
線形から非線形へ飛び立とう！
線形から非線形へ！
平滑化スプラインとは？ [Day18]こちらの記事では線形回帰分析の学びを踏まえ、非線形な分析手法である「平滑化スプライン」について考えていきます。
「平滑化スプライン...
一般化加法モデルとは？ [Day19]はじめに
こちらの記事では線形重回帰モデルを拡張した「一般化加法モデル（GAM）」について考えていきます。
「一般化加法モデルは...
万能選手！決定木とランダムフォレスト！
万能選手！ツリーモデル！
決定木分析とは？ [Day20]はじめに
こちらの記事は非線形なアルゴリズムとして代表的な「決定木」について考えていきます。
「決定木ってどういうアルゴリズム？...
ランダムフォレストとは？ [Day21]はじめに
この記事では決定木分析の欠点に対処したアルゴリズムである「ランダムフォレスト」について考えていきます。
「ランダムフォ...
最近は影が薄い？サポートベクターマシン！
最近は影が薄い？
サポートベクターマシン（SVM）とは？ [Day22]はじめに
こちらの記事では超平面という考え方を利用した「サポートベクターマシン（SVM）」についてについて考えていきます。
「サ...
教師なし学習の代表！主成分分析とk-means法！
教師なし学習の代表！
主成分分析とは？ [Day23]はじめに
こちらの記事では教師なし学習の代表的手法である「主成分分析」について考えていきます。
「主成分分析はどんなことに役立つ...
k平均クラスタリング（k-means法）とは？ [Day24]はじめに
この記事では教師なし学習の一つである「k平均クラスタリング」について考えていきます。
「k平均クラスタリングのkって何...
読み進めていくと、機械学習を「語れる」ようになっていくと思います！
今後も定期的に記事を追加していきます！
