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( R 、 Python )
重線形回帰( R 、 Python )
分類
ロジスティック回帰(R、 Python )
線形判別分析( R 、 Python )
二次判別分析( R 、 Python )
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( R 、 Python )
K 分割相互検証( R 、 Python )
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( R 、 Python )
ラッソ回帰( R 、 Python )
寸法縮小
主成分回帰(R 、 Python )
部分最小二乗法( R 、 Python )
高度な回帰モデル
多項式回帰( R 、 Python )
多変量適応回帰スプライン( R 、 Python)