まえおき
方針とか
1
はじめに
1.1
必要なライブラリとツール
1.2
最初のアプリケーション: アイリスのクラス分類
1.2.1
最初にすべきこと: データをよく観察する
1.2.2
成功度合いの測定: 訓練データとテストデータ
1.2.3
最初のモデル:
\(k\)
-最近傍法
1.2.4
予測を行う
1.2.5
モデルの評価
2
教師あり学習 (1)
2.1
教師あり機械学習アルゴリズム
2.1.1
サンプルデータセット
Published with bookdown
Pythonで始める機械学習のRによる学習
1.1
必要なライブラリとツール
mlr
Rで機械学習と言えばこれという説がある。
チュートリアルを訳したもの:
mlrパッケージチュートリアル - Quick Walkthrough編
ggplot2
プロット用パッケージ。
GGally
ggplot2を使って散布図行列等が簡単に作成できるパッケージ。
reticulate
RからPython使うやつ。