オンライン開催『スモールデータ解析と機械学習』無料読書会#2

開催日時：6月29日(水) 20:00〜21:00

ビッグデータとは異なるアプローチが求められるスモールデータ。その解析手法とノウハウが身に付く書籍『スモールデータ解析と機械学習』の内容を確認しながら、参加者同士インタラクティブに理解を深めます。

当回では第3章を取り上げます。

第3章　回帰分析と最小二乗法
3.1　回帰分析とは
3.2　最小二乗法
3.3　回帰係数と相関係数
3.4　最小二乗法の幾何学的意味
3.5　ガウス-マルコフの定理
3.6　最尤法と最小二乗法
3.7　多重共線性の問題
3.8　サンプル数が入力変数の数よりも少ない場合
3.9　擬似逆行列を用いる方法
3.10　主成分回帰（PCR）
3.11　リッジ回帰
3.12　部分的最小二乗法（PLS）
3.13　PLS1モデルの導出
3.14　PLS1モデルのNIPALSアルゴリズム
3.15　重回帰モデルへの変換
3.16　出力変数が複数ある場合（PLS2）
3.17　PLSと固有値問題・特異値分解
3.18　ハイパーパラメータの調整
3.19　回帰モデルの性能評価
3.20　分光分析による物性推定
3.20.1　分光法
3.20.2　ディーゼル燃料の物性推定

（著：藤原 幸一,『スモールデータ解析と機械学習』,目次より引用, 2022/02/19, 発行元：オーム社, ISBN:978-4-274-22778-3）

学習共有サービス「Leranavi」やe-Learningサービス「Leranaviオンライン」、無料読書会参加者同士の質問・情報交換用Slackチャンネルも併せてご活用いただけます。今回も書籍の選定から当勉強会のSlackワークスペースにて行いました。

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