最小二乗法による線形回帰
Python/scikit-learnで実装しながら回帰分析を学習

料金:全8パートを含む全体が30000円
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最小二乗法による線形回帰

株価や商品売上といった数値の予測によく使われる最小二乗法による線形回帰を学習します。住宅価格のデータセットを使用し、Google Colaboratoryを使ったハンズオン形式で住宅価格の予測を行います。
不動産事業部からデータサイエンス部に依頼があったというストーリーに沿って、不動産データのロードから正規化、分割などのプロセスを経て、教師あり学習の「回帰」アルゴリズム「線形回帰」を用いて、住宅販売価格を予測する機械学習モデルをPyhon/scikit-learnで実装します。

チャプター構成

  1. 線形回帰の位置づけ
  2. 線形回帰を使用する目的
  3. ストーリーイントロダクション
  4. Google ColaboratoyでCSVファイルをロードする
  5. データを正規化する
  6. 線形回帰を実施
  7. 線形回帰で未知データを予測
  8. エピローグ
  9. 線形回帰のアルゴリズム解説

動画時間 約50分