開催日時:7月6日(水) 20:00〜21:00
書籍『スモールデータ解析と機械学習』のポイントごとに立ち止まり、参加者同士意見を交換。インタラクティブに理解を深める無料オンライン読書会です。本読書会では、AIや機械学習の知識や実装力を高めていくことを目的とし、AIや機械学習関連の書籍を一冊取り上げ毎週1回およそ1章ずつのペースで読み進めていきます。今回も書籍の選定から参加者同士の情報交換用Slackワークスペースにて行いました。
この回は第3章の10「主成分回帰(PCR)」からスタートします。
第3章 回帰分析と最小二乗法
(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)
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
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。
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書籍情報

スモールデータ解析と機械学習
藤原 幸一 著