Overview

本講座では、機械学習の基礎・単回帰分析を中学数学で論理的に学び、重回帰分析をPythonで実行します。回帰分析とは、入力データと結果データを学習させ、予測すること。じゃあ、どうやって勉強するのか？現状、AIや機械学習に関しては（私もいくつか教材を見ましたが）、大きく分けて、「数学は無視。ブラックボックスで使う」「数学で証明。中身を理解して使う」この二つに分かれています。しかしながら、前者は、応用がきかないし、実感がわかない。つまらない。後者は、微分や線形代数が、難しすぎて挫折。そこで、私が考えた作戦は、基礎となる「単回帰分析」を、中学校の知識（一次関数、二次関数）で解くことです。一回、手計算で解いて、実感わかせてみよう！と。その実感があれば、それ以降も、理屈は同じなので、より楽しく、理解も深まる。そんな思いを込めた講座になります。具体的な内容は、以下です。【Python環境構築と使い方】Pythonは、YouTubeやInstagramの開発言語としても有名ですが、機械学習を簡単に使えるプログラミング言語としても有名です。まずは、Pythonの環境構築と使い方を覚えます。【データを計算し、グラフにする】機械学習では、入力データと結果データがあります。ツールを使って、まずは、データを計算しグラフを描けるようになります。【中学数学で、手計算】少ないデータと単回帰分析に絞って、中学数学（１次関数、２次関数）で手計算を行います。（何をやっているのか？の実感をわかせます）【単回帰分析】大量データを読み込み、単回帰分析を行います。【重回帰分析】大量データを読み込み、重回帰分析を行います。【関数の作り方】回帰分析は答えは出ますが、答えを出してはいけない場合もある。関数の使い方を覚え、その場合に対応します。

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