【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。
https://docs.google.com/spreadsheets/d/17L2qyp_bIcYF5ayol9HMADCNxurLf-z_RynOZR9RmGw/edit#gid=0
 ※主催者が作成しているメモ(随時更新中)

◆所感
・書籍に載っている図だけでなく、テキストで書いてある内容も図にしてホワイトボードに書き、参加者と認識合わせすることでかなり理解が深まっている。
・その回で書籍の内容をどこまで終わらせるかは、理解度を重視するためあえて決めないできたが、1回で1章をやる方が分かりやすく、進んでいる実感が強くなるため、なるべくそうしようと思い始めた。

◆次回やること
・過学習について勉強する。
 ※書籍「戦略的データサイエンス入門」の5章に沿って行う。
 ※事前に主催者が書籍の内容を抜粋してメモを作成する予定。

◆次回までに主催者がやること(自分向けメモ)
・上記書籍の5章の重要部分を抜粋してメモを作成(次回勉強会向け)

次回は、5/30(木)に開催します。

https://liberal-arts-for-tech.connpass.com/event/131767/
 ※基本的に2週間おきに開催予定

ご興味ある方、一緒に勉強しましょう!

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MasakiShinohara

◆妻・息子(3歳)と3人暮らし◆茨城県つくば市在住◆茨城県土浦市出身◆職場は六本木一丁目◆Web・アプリのデータアナリスト◆人間への興味が今の仕事の動機◆読書好き(主に仕事や育児に関係する本)◆音楽が異常に好き(AppleMusicで毎月プレイリストを作っている)

GoogleAnalyticsの人→→データで解決できる人

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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