Pythonでの機械学習のためのロジスティック回帰の基礎

人工知能と現代のデータ科学は意思決定と予測を行うために基本的な数学モデルに依存している。これらの構成要素を理解することは、複雑なニューラルネットワークとディープ学習アーキテクチャを習得するための第一歩である。このコースでは、基本的なデータ分析から予測モデル化への移行を、グラウンドアップから分類システムを構築するために必要な基本的な論理とコードに焦点を当てて、指導します。 モデル学習のメカニズムに焦点を当てることで、単にツールを使用するだけでなく、それらを駆動するアルゴリズムを真に理解するようになります。 学ぶことは Ｓ関数と交差エントロピー損失の数学的理論を理解する また，Ｐｙｔｈｏｎと近代的な数値ライブラリを用いて，ロジスティック回帰をゼロから実装する。 最大の予測精度を得るためにモデルパラメータを最適化するために勾配下降を適用する モデルの性能を精度，再呼び出し，Ｆ１スコアなどの近代的な指標を用いて評価する。 実世界のデータパターンを用いて，ユーザの行動や分類作業などの二分法的結果を予測する。 タイプヒントやモジュールスクリプト構造などのクリーンなコード化の基準を実践する。 ニューラルネットワークの基礎層とロジスティック回帰との関係をマッピングする まず，分類の基本的な用語と統計理論を説明し，次にＰｙｔｈｏｎの実装を説明する。書面による説明，数学的な導出，構造化コードの実習を通して，線形モデルとディープ学習の関係を探る。 このコースは、Pythonの基礎知識を持つ初心者が機械学習モデルの内部機能を理解したいと思うよう設計されています。データサイエンスや高度な統計の経験は必要ありません。 機械学習の専門知識を身につけるために、今日からロジスティック回帰の基本的な仕組みを習得してください。