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2015年11月09日

以下の勉強会に参加した。

http://startpython.connpass.com/event/21490/

〇Talk 1:「私のPython学習奮闘記#4 ?機械学習編?」

・トーマス・H・ダベンポート、データ・アナリティクス３．０→ビッグデータのインパクト、ビジネス事例（GE, UPS）
・データサイエンスの３要素→ハッキング、数学、実務能力
・機械学習の本→「パターン認識と機械学習」、「機械学習プロフェッショナルシリーズ」、「実践機械学習システム」、オライリー
・以下のブログから機械学習を習得する３つの方針

http://qiita.com/puriketu99/items/c519a95c0b16ea63c1ac

１．機械学習に明るい友人をもつこと
２．学習用データの縦と横のサイズダウンをすること
３．理論を勉強するよりコードをかいた方がはやい

-理論の基礎レベルはつかもう
-コード実習を重視

・Scikit-learnホームページ
http://scikit-learn.org/stable/

・どういうデータセットを用意するかが重要

→参考になる本やサイト、勉強する方針が紹介された。

〇Talk 2:「30分で理解する！機械学習アルゴリズムの全体像」

・機械学習ツール→R, Weka, Orange, scikit-learn
・機械学習のおおまかな分類→サンプル、説明変数、目的変数（クラス）
・データの特徴を見る→クラスタリング、次元縮約
・PCA→高次元データの次元を減らす。サンプルが最もばらついている方向に軸を設定
・K-meansクラスタリング→ランダムな開始点から初めて、近くのサンプルをクラスター化。その後クラスの重心に新たな中心を設定。

・Kernel trick→簡単な境界で分類するテクニック
・Leave One Out Cross Validataion (LOOCV)

→主な機械学習アルゴリズムについての解説。どのアルゴリズムを使うかは scikit-learnのcheat-sheet が参考になる。
機械学習について少し理解が進んだ気がする。

・Pythonライブラリ厳選レシピ、Pythonエンジニア養成読本の執筆者の講演
・アソシエーション分析とは→パンとバター、パンとジュースを一緒に買う人が多い。→セット割引、近くに置く→共起性
・MovieLensを題材とした事例紹介

→アソシエーション分析の考え方と事例が紹介された。なかなか一筋縄ではいかないようだ。

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てっきり申し込んでいたと思いこんでいたら、申込みされていなかった。
当日の朝あわてて申し込んだら、補欠で11人待ちだった。
今回はぜひとも参加したいと思っていたので、日中やきもきしていたが、キャンセルが出て18:00過ぎに定員に入れた。
ラッキーだ。
pythonによる機械学習は人気のコンテンツで、大盛況だった。