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▼目次
00:00 はじめにこのレッスンについて
01:55 前回の復習、ロジスティック回帰分析について
02:56 知っておきたい数式の前提知識
04:31 ロジスティック回帰分析の手法
10:30 最尤推定法
19:02 交差エントロピー誤差
21:58 勾配降下法
25:39 まとめ
27:51 おわりに
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▼動画の内容
この動画は、人工知能開発講座として様々な機械学習の手法について説明をするシリーズです。
人工知能とはなんなのか、人工知能をビジネスにどうやって活用したらよいかなどについては、こちらの動画をご覧ください。
人工知能開発は、データ活用として有効な一手です。
ご自身のお仕事にどのようにいかすかのヒントになれば幸いです。
この機械学習の手法を説明するにあたり、4回に分けたテーマで解説をします。
数学の知識や専門的な知識がなくても、ざっくりと理解をする概論編、
数学や統計学の知識をもとに数式を使って説明をする数式理解編、
実務ですぐに使うことを目的としたExcel実践編、
Pythonで実装をするPython実装編、
この4回に分けてそれぞれに特化した内容で説明をします。
この動画は、ロジスティック回帰について、数学や統計学の知識を使って数式を使って説明をする数式理解編です。
前回の数学や専門的な知識がなくてもざっくりと理解をする概論編はご覧いただきましたでしょうか？
前回説明した内容をもとにして説明します。
まだの方は是非ご覧になってからこの動画へ戻ってきてください。
それではこのような順番で説明をします。
それではレッスンスタートです。
（続く）
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#python #ロジスティック回帰 #ai #機械学習
