機械学習 notebooks

埼玉大学工学部情報工学科で前期に開講している「機械学習」の講義で、事後学習として用いる Google colab notebooks を置いています。下のバッジをクリックして開いてください。

01 ガイダンス

02 機械学習の種類

03 回帰その1：基本的事項

04 回帰その2：過学習と正則化

05 識別その1：基本的事項

06 識別その2：サポートベクトルマシン

07 識別その3：決定木とアンサンブル学習

08 教師なし学習その1：基本的事項

09 教師なし学習その2：生成モデル入門

10 教師なし学習その3：階層的クラスタリングと主成分分析

12 ニューラルネットワークその2：ニューラルネットの学習

13 ニューラルネットワークその3：代表的なニューラルネット

CNN

VAE

14 ベイズ推論その1：基本的事項

15 ベイズ推論その2：ベイズ線形回帰