機械学習のチュートリアル

このページには、Statorials で利用できるすべての機械学習チュートリアルがリストされています。

機械学習の概要
教師あり学習または教師なし学習
回帰および分類アルゴリズム
バイアスと分散のトレードオフ

線形回帰
単純な線形回帰( RPython )
重線形回帰( RPython )

分類
ロジスティック回帰(R、 Python )
線形判別分析( RPython )
二次判別分析( RPython )

モデルの適切性を評価する方法
過学習とは何ですか?
Leave-One-Out 相互検証
( RPython )
K 分割相互検証( RPython )

機種選定
最適なサブセットの選択
段階的選択
( R )

正則化
リッジ回帰( RPython )
ラッソ回帰( RPython )

寸法縮小
主成分回帰
(RPython )
部分最小二乗法( RPython )

高度な回帰モデル
多項式回帰
( RPython )
多変量適応回帰スプライン( R 、 Python)

ツリーベースのメソッド
分類木と回帰木( R )
袋詰めR
ランダムフォレスト( R )
ブースティング( R )

教師なし学習
R での主成分分析
R での K-Means クラスタリング
R での K-Medoid クラスタリング