#author("2023-12-11T15:48:07+09:00;2023-08-17T17:18:56+09:00","default:inoue.ko","inoue.ko") *第13回 様々な手法の紹介 [[データサイエンス/2023]]|[[受講生一覧>https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/?%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9]]|[[汎用シート>https://docs.google.com/spreadsheets/d/1g-6TyzeQg3md55l9SGnqN-USBsoCNYOwSDDUOKVBJu8/edit?usp=sharing]] ~ //***CONTENTS //#contents2_1 //~ ~ **機械学習の手法 ***ニューラルネットワーク ニューラルネットワークは、''教師あり・分類'' の代表的な手法のひとつで、今話題のディープラーニングはその応用にあたります。 -__[[NeuralNetwork]]__ -TensorFlow Playground https://playground.tensorflow.org ニューラルネットワークの仕組みを可視化してブラウザで直感的に理解できるようにしたサイトです。> [[Google:TensorFlow Playground 使い方]] -参考:Neurotic Neurons http://ncase.me/neurons/ 脳内でのニューロンの活動を体験的に理解できるサイトです。 ~ ***線形回帰 説明変数 X と目的変数 y との間にある関係を求める、つまり y = f(X) となる関数 f を求める ''教師あり・回帰'' の代表的な手法です。 -__[[LinearRegression]]__ ~ ***k-means法 #image(images/Categorize.gif,right,40%) k-means法は、''教師なし・クラスタリング''の代表的な手法のひとつで、サンプルをグループ分けする目的で使用します。 -__[[k-means]]__ ~ //***因子分析 > __[[Statistics/FactorAnalysis]]__ //~ ***主成分分析 主成分分析とは ''教師なし・次元削減''の手法のひとつで、多数の説明変数を、少数の合成変数(複数の変数が合体したもの)に要約する手法です。 -__[[Statistics/PCA]]__ ~ //***コレスポンデンス分析 //レスポンデンス分析(対応分析:Multiple Correspondence Analysis)とは、多変量解析法の一つで、アンケート結果のクロス集計表など、行と列からなるデータの項目間の関係を散布図のかたちで可視化する手法です。 //-__[[Statistics/MCA]]__ //~ ~ **APPENDIX -データ分析ツール __[[Orange]]__ について ~ ~