【講習会資料】機械学習のためのPythonオンライン講習会

【追加資料】9/24更新

■ 9月24日 演習の解答付きの資料  ※jupyter notebook等でご確認下さい
 ・03_統計データ解析_解答.zip(2,378KB)
 ・04_教師あり学習_解答.zip(344KB)
 ・05_教師なし学習_解答.zip(1,412KB)

■ 9月24日 演習資料
 ・03_統計データ解析.zip(2,589KB)
 ・04_教師あり学習.zip(1,533KB)
 ・05_教師なし学習.zip(1,179KB)

【9月24日 演習資料の内容】

【03_統計データ解析】 【04_教師あり学習】 【05_教師なし学習】
・03_statistics.ipynb
・03_統計データ解析.pdf
・can.csv
・ex1.csv
・ex2.xlsx
・ex3.xlsx
・exam.csv
・sample.csv
・test.xlsx
・test2.xlsx
・test3.csv
・04_教師あり学習.pdf
・iris.csv
・k_nearest_neighbor.ipynb
・k_nearest_neighbor_2.ipynb
・linear_regression.ipynb
・linear_regression_2.ipynb
・room1train.csv
・room2train.csv
・wine.csv
・05_教師なし学習.pdf
・kmeans.ipynb
・papertest.txt
・papertest3.txt
・papertest4.txt
・PCA.ipynb

■ 9月17日 演習の解答付きの資料  ※jupyter notebook等でご確認下さい
 ・01_Python基礎_解答例.zip(1,938KB)
 ・02_データ可視化_解答例.zip(4,647KB)

 

 

【9月17日 演習資料】
・Python1.zip(7,720KB)

【Python1.zipの内容】
■ AnacondaによるPython環境構築.pdf
■ 講習会参加の手引v1.pdf
■ 9月17日資料
 ・人口知能の活用hayamizu20200917.pdf
 【01_Python基礎】
  ・01_python_object.ipynb
  ・01_Python基礎.pdf
  ・02_python_code.ipynb
 【02_データの可視化】
  ・02_matplotlib.ipynb
  ・02_データの可視化.pdf