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Pythonで学ぶデータ分析と機械学習 # K_DM Bookは、Pythonによるデータ分析・機械学習の実践チュートリアルサイトです。回帰・分類などの基本アルゴリズムから、時系列分析、可視化パターン、金融データ分析まで、270以上のページにコード付きの解説をまとめています。 コンテンツマップ # 1 基礎・データ準備 はじめて学ぶ方はここからスタート。データの理解・前処理・特徴量選択を扱います。 データ前処理 特徴量選択 2 モデル構築 代表的な機械学習アルゴリズムをPythonで実装。予測手法を学ぶなら回帰、分類問題ならロジスティック回帰やSVMから。 回帰 分類 決定木 アンサンブル クラスタリング 次元削減 異常検知 3 評価・改善 モデルの性能を正しく測定し、改善する。評価指標の選び方に迷ったらここへ。 評価指標 モデル選択 モデル解釈 4 応用・展開 時系列・金融データなど実データへの適用。可視化カタログでは目的に合ったグラフを探せます。 時系列分析 金融データ 可視化カタログ 用語集