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