開催日時：7月13日(水) 20:00〜21:00
ビッグデータに目が向けられがちですが、現実には様々な制約からサンプル数に不足や偏りのあるデータが多くあります。生産プロセスや医療現場、実験室など、スモールデータの現場に携わる技術者、研究者、学生の方は必見の書籍『スモールデータ解析と機械学習』。ソレイユデータ道場では、この書籍を題材に参加者同士の意見を交換する無料オンライン読書会を開催しています。
7月13日は第4章の「線形回帰モデルにおける入力変数選択」からスタート。参加者同士がインタラクティブにディスカッションしながら理解を深める1時間です。
第4章 線形回帰モデルにおける入力変数選択
（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）
4.1 オッカムの剃刀とモデルの複雑さ
4.2 赤池情報量規準（AIC）
4.3 ステップワイズ法
4.4 Lasso回帰
4.4.1 リッジ回帰に近似する方法
4.4.2 最小角回帰（LARS）
4.5 PLS向けの変数選択手法
4.6 相関関係に基づいた変数クラスタリングによる入力変数選択
4.6.1 クラスタリング
4.6.2 k-平均法
4.6.3 NCスペクトラルクラスタリング（NCSC）
・スペクトラルクラスタリング（SC）
・NC法
4.6.4 NCSCの例題
4.6.5 NCSCを用いた入力変数選択（NCSC-VS）
4.7 NIRスペクトルの検量線入力波長選択
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。
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。
ご質問・ご相談はconnpassまたはソレイユデータ道場の申し込みフォームよりお気軽にお問い合わせください。
書籍はご自身で入手のうえ、ご参加ください。
書籍情報
スモールデータ解析と機械学習
藤原 幸一 著