| 章-節 | タイトル | リンク | 補足 |
|---|---|---|---|
| 3章 | モデルの実装 | ch03_03_first_ml.ipynb | |
| 4.1節 | データ確認 | ch04_01_data_process.ipynb | |
| 4.2節 | データ前処理 | ch04_02_data_preprocess.ipynb | |
| 4.3節 | アルゴリズム選択 | ch04_03_algorithm.ipynb | |
| 4.4節 | 評価 | ch04_04_estimate.ipynb | |
| 4.5節 | チューニング | ch04_05_tuing.ipynb | |
| 5.1節 | 営業成約予測(分類) | ch05_01_bank.ipynb | |
| 5.2節 | 天候による売り上げ予測(回帰) | ch05_02_bike_sharing.ipynb | |
| 5.3節 | 季節など周期性で売り上げ予測(時系列分析) | ch05_03_bike_sharing.ipynb | |
| 5.4節 | お薦め商品の提案(アソシエーション分析) | ch05_04_item_recommend.ipynb | |
| 5.5節 | 顧客層に応じた販売戦略(クラスタリング・次元圧縮) | ch05_05_clustering.ipynb | |
| 講座2.1 | NumPy入門 | l2_01_numpy.ipynb | |
| 講座2.2 | pandas入門 | l2_02_pandas.ipynb | |
| 講座2.3 | matplotlib入門 | l2_03_matplotlib.ipynb |
| 章-節 | タイトル | リンク | 補足 |
|---|---|---|---|
| 追加事例1 | 欠陥・疾患判定の自動化(2値分類、再現率) | ac_01_heart_disease.ipynb | |
| 追加事例2 | 画像による判別 (多値分類) | ac_02_nmist.ipynb | |
| C1.1 | Python入門 | c11_python.ipynb | |
| C3.1 | 実習用CSV生成とその後の手順概要 | c31_bank_autoai_data.ipynb |
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