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GoogleAnalyticsの人→→データで解決できる人

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本
GA（アクセス解析ツールのGoogleアナリティクス）に詳しいだけの人から、困りごとをデータで解決出来る人になるための物語。
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MasakiShinohara

#神保町

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【後記】未経験者向け機械学習勉強会#5(2019/5/30)

今回は過学習について理解を深めました。
人数は５名と少なめだったのですが、みなさん、ご自身の理解を踏まえ活発に発言してくださり、とても楽しい会でした。

◆今回やったこと
書籍「戦略的データサイエンス入門」５章に記載の内容に沿って、過学習の理解を深めた。
具体的には、
過学習を完全に無くすことは出来ないため、どう対処するかについての考え方・手法を学んだ。
https://docs.google.c

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【後記】未経験者向け機械学習勉強会#4(2019/5/16)

今回は線形分類器の作成ロジックについて理解を深めました。
回を追うごとに、ホワイトボードを使ったディスカッションが活発になり始めている気がしており、とても楽しくやれております。

◆今回やったこと
書籍「戦略的データサイエンス入門」４章に記載の内容に沿って、線形分類器の作成方法の理解を深めた。
具体的には、
線形分類器の代表としてロジスティック回帰を学び、ツリー帰納法（分類木）との違いを学んだ。

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【後記】Kaggle未経験者向け勉強会#3(2019/4/18)

今回は、計５名で勉強会を行いました！
ご参加頂いたみなさま、来れなかったけど来たがってくれたみなさま、
遠くから見守ってくれていたみなさま、
ありがとうございます。

◆今回やったこと
書籍「戦略的データサイエンス入門」に記載の内容に沿って、決定木の作成方法の理解を深めた。
具体的には、
情報利得・エントロピーの考え方により、分割に使う属性を選んでいくプロセスを事例とともに学んだ。
https:/

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【後記】Kaggle未経験者向け勉強会#2(2019/4/4)

主催者側の２名含め、計１１名も集まっていただき、
無事に終えることが出来ました。
ご参加頂いたみなさま、遠くから見守ってくれていたみなさま、
ありがとうございます。

◆今回やったこと
・下記、タイタニックコンペ参考記事に沿って、各自のPython環境にてモデル作成
https://www.codexa.net/kaggle-titanic-beginner/
・そのモデル作成の中で、上記記事では

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【後記】Kaggle未経験者向け勉強会#1

昨晩、初めてのKaggle勉強会が終わりました！
私とアドバイザーのNさん含め、総勢７名。
勉強会としては、丁度良い人数だったのでは。
とても有意義な時間になりました。

以下、やったこと・所感・次回予定内容を書いてみます。
次回（4/4）も本当に楽しみです。

◆やったこと
下記、Kaggleのタイタニック生存予測をやってみた記事を皆で読み込んだ。
【Kaggle初心者入門編】タイタニック号で生

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Kaggle未経験者向け勉強会#1

https://liberal-arts-for-tech.connpass.com/event/122424/

Kaggle未経験者の方向けの企画をやらせて頂きます。
比較的理解しやすいデータ（タイタニック等）を使ったコンペを選び、
他ユーザーの方が作成したモデルやその説明を読み込んで理解を深める会になります。

モデル作成の予習がてら、ぜひお越しくださいませ。
（私自身もKaggle未経験者

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