機械学習：回帰
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5月, 2021
コースについて：
回帰は、機械学習問題の大きなサブセットであり、変数間の関係を調べることなく、既知の変数を使用して数値を予測することを含みます。このコースの主な焦点は特定の問題に向けた適切な回帰モデルの構築と利用ですが、機械学習全体に共通する概念も理解する必要があります。
学習目的：
- 機械学習における回帰問題を理解する
- 線形単回帰と重回帰を理解し、応用できる
- 指標、およびそれをパフォーマンスの評価に使用される理由と方法を理解する
- 過剰適合、およびそれが発生する理由とモデルの品質への影響を理解する
- リッジ回帰とラッソ回帰を理解して応用し、過剰適合を解決できる
- k近傍法とカーネル回帰を理解し、応用できる
- 学んだすべての手法を適用し、実際の問題を解決できる
