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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/scikit-learn/
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课程名称：使用 scikit-learn 学习机器学习 (scikit-learnで学ぶ機械学習) 课程概述： 本课程面向对人工智能、机器学习和数据科学等热门领域感兴趣，并希望将其应用于工作和学习的学生及职场人士，是一门易于理解的入门课程。许多人在翻开机器学习专业书籍时，往往会因为满篇的专业术语和公式而感到挫败。本课程的先修要求是具备基本的计算机操作能力和 Python 基础知识。参与人工智能和深度学习编程，只需要高中生（1-2年级）水平的数学知识即可。课程将数学知识的使用降至最低，并通过图表等多种方式，以通俗易懂的方式讲解机器学习算法，帮助学员直观理解。 完成本课程后，学员将掌握机器学习和 scikit-learn 相关的知识。 课程内容涉及编程方面： * Jupyter Notebook 的使用 * NumPy 数学库的基础 * 基本统计量的编程实现 * Matplotlib 数据可视化 * Pandas 数据预处理 * scikit-learn 机器学习库的应用 课程涵盖的机器学习主题： * K-means 聚类法 * PCA (主成分分析) 降维 * 线性回归（简单线性回归、多元线性回归） * SVM (支持向量机) * 随机森林分类 此外，课程还提供了大量练习题，以深化学员的理解！ 如果您对以上内容感兴趣，或者曾经尝试学习但半途而废，请务必通过本课程再次尝试！
近頃話題の人工知能（じんこうちのう）や機械学習（きかいがくしゅう）、データサイエンスといった内容について興味があり、仕事や学習に活かしたい、そう考えている学生や社会人のためのやさしい入門講座です。機械学習の専門書を開いてみると難しい専門用語や数式が羅列されて、難しくて挫折した経験をお持ちの方も少なくないのではないでしょうか。この講座では、パソコンを操作できる知識をお持ちであり、かつPythonの基本的な知識をお持ちの方を対象とし、人工知能や深層学習のプログラミングは、高校１〜2年生程度のレベルの数学知識があれば十分です。また、扱う数学のトピックもなるべく最小限にし、図やグラフなど、機械学習のアルゴリズムを直感的に理解しやすいように噛み砕いて説明しています。学習終了後には、機械学習およびscikit-learnについての知識が身についています。扱う内容は、プログラミングに関しては以下の通りです。・Jupyter Notebookの使い方・数学用ライブラリnumpyの基本・基本統計量のプログラミング・matplotlibによるデータの可視化・pandasによるデータの前処理・scikit-learnによる機械学習ライブラリの利用なお、扱う機械学習のトピックは以下の通りです。・k-means法・PCAによる時限削減・線形回帰（単回帰分析・重回帰分析）・SVM（サポート・ベクトル・マシン）・ランダムフォレストによる分類といった内容です。さらには、多くの演習問題を用意し、理解をより深くすることが可能です！です。これらについて学習したいかた、もしくは一度学習しようとして挫折してしまった方はぜひこの講座でトライしてください！
