90分で覚える！Pythonによる機械学習の基本〜教師なし学習編〜【Pythonデータサイエンス超入門】
Автор: データサイエンス塾!!
Загружено: 2022-12-02
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機械学習をPythonで実装できるようになりましょう！
質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります！
【ソースコードのコピペ用ページ】
https://analysis-navi.com/?p=4118
0:00 イントロダクション
2:17 機械学習とは？
12:40 次元削減
18:02 ├ Pythonによる次元削減の実行
24:08 ├ 寄与率の計算
26:06 ├ 結果の図示
28:10 ├ 結果の解釈
33:14 └ PCA以外の手法
42:24 クラスタリング
45:43 ├ Pythonによるクラスタリングの実行
46:06 ├ 階層クラスタリング
50:06 ├ 非階層クラスタリング（K-means）
54:43 ├ 結果の図示
58:05 ├ クラスタ数の推測（エルボー法）
1:01:39 └ X-means
1:09:36 アソシエーション分析（バスケット分析）
1:13:47 ├ Pythonによるアソシエーション分析の実行
1:19:46 └ ネットワーク図の作成
1:24:39 クロージング
【キーワード】
教師あり学習
強化学習
PCA（主成分分析）
SVD（特異値分解）
t-SNE
UMAP
単結合法（最短距離法）
完全結合法（最長距離法）
郡平均法
ウォード法
Support（支持度）
Confidence（信頼度）
Lift（リフト値）
#Python #データサイエンス
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