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[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita
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bellking
“ても楽です。 Notebookを見ていく際に、その区切りに注目すると、書き手の思考の切れ目を感じることができます。文章でいう段落のようなものですね。 KaggleにはJupyter Notebookを公開できるサービスがあり、上記は人気のも
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure y... Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか？ 機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や
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2019/05/17 リンク