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「ロジスティック回帰」 - おすすめピックアップ動画

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動画一覧

動画数:16件

80分で学ぶ!Pythonによる回帰分析の基本【Pythonデータサイエンス超入門】

80分で学ぶ!Pythonによる回帰分析の基本【Pythonデータサイエンス超入門】

様々な場面で活躍するデータ分析手法「回帰分析」をPythonで実行できるようになりましょう! ライブラリはstatsmodelsを使用しています。 質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります! 【ソースコードのコピペ用ページ】 https://analysis-navi.com/?p=4101 0:00 イントロダクション 4:33 回帰分析とは? 14:22 Pythonで回帰分析を行う準備 17:11 ダミー変数の作成 19:30 回帰分析の実行 23:03 回帰分析の結果の解釈 30:27 Formula APIによる回帰分析の実行 34:00 特徴量エンジニアリング 41:38 未来予測 45:12 グラフ作成による精度確認 52:26 ラッソ回帰、リッジ回帰、Elastic Net 1:05:45 ロジスティック回帰 1:19:25 ポアソン回帰 1:22:15 クロージング 【キーワード】 線形回帰 p値 交互作用 多重共線性(マルチコ) 価格弾性力 L1正則化/L2正則化 MSE(平均二乗誤差) RMSE(二乗平均平方根誤差) リンク関数 #Python #データサイエンス #データサイエンス
2022年09月10日
00:00:00 - 01:24:31
Windows版チュートリアル:はじめてのNeural Network Console ~セットアップからサンプルプロジェクトの実行まで~

Windows版チュートリアル:はじめてのNeural Network Console ~セットアップからサンプルプロジェクトの実行まで~

この動画では、Deep Learningの統合開発環境、Neural Network Consoleのセットアップからサンプルプロジェクトの実行までを解説します。 次の動画「簡単!画像認識プロジェクトの作成」 https://www.youtube.com/watch?v=vncZ43udec8 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(クラウド版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(Windows版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Deep Learning入門:Deep Learningとは https://www.youtube.com/watch?v=W92VcivhoBs Deep Learning入門:ニューラルネットワーク設計の基礎 https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #Logistic Regression #ロジスティック回帰 #MNIST #手書き数字認識 #画像分類 #Image Classification
2019年03月06日
00:00:00 - 00:07:09
Pythonでロジスティック回帰分析をしてみよう【Python機械学習#5】

Pythonでロジスティック回帰分析をしてみよう【Python機械学習#5】

回帰分析は回帰分析でも、目的変数が「2値」である回帰分析です。 実行方法は通常の回帰分析とほとんど一緒です。
2020年07月02日
00:00:00 - 00:11:44
【機械学習】サポートベクトルマシン(前編)|  SVMの理論、ハードマージンとソフトマージン

【機械学習】サポートベクトルマシン(前編)|  SVMの理論、ハードマージンとソフトマージン

← 第6回 ロジスティック回帰(後編) https://youtu.be/KXE8fTlF44s →第8回 サポートベクトルマシン(中編) https://youtu.be/2IB7vkfGeAA ご視聴ありがとうございます。 私は普段、AIエンジニア/データサイエンティストとして活動しています。このチャンネルでは、たくさんの人にAIの可能性を知っていただくことや、日々の学習の成果を視聴者の皆様とシェアしていくことを目標にしています。 この動画シリーズでは「機械学習をはじめよう」と題して、機械学習の基礎的な理論や実装の方法を解説していきます。 動画の内容を参考にして、ぜひ皆様も機械学習に挑戦してみてください!! ーこの分野についてもっと詳しく学ぶならー 『パターン認識と機械学習 上』 https://amzn.to/2vSj7Ti 『パターン認識と機械学習 下』 https://amzn.to/2OI8cmm 『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―』 https://amzn.to/2MEXwHX 『Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎』 https://amzn.to/2nKQJ19 『Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning)』 https://amzn.to/2Mx9nYf #機械学習 #AI #machine learning #人工知能 #Python #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #サポートベクトルマシン #サポートベクターマシン #SVM #ハードマージン #ソフトマージン
2018年08月23日
00:00:00 - 00:31:24
【機械学習】ロジスティック回帰(前編)| ロジスティック回帰の理論と実装

【機械学習】ロジスティック回帰(前編)| ロジスティック回帰の理論と実装

←第4回 線形回帰(後編) https://youtu.be/xh1OtbZyxqw →第6回 ロジスティック回帰(後編) https://youtu.be/KXE8fTlF44s ご視聴ありがとうございます。 私は普段、AIエンジニア/データサイエンティストとして活動しています。このチャンネルでは、たくさんの人にAIの可能性を知っていただくことや、日々の学習の成果を視聴者の皆様とシェアしていくことを目標にしています。 この動画シリーズでは「機械学習をはじめよう」と題して、機械学習の基礎的な理論や実装の方法を解説していきます。 動画の内容を参考にして、ぜひ皆様も機械学習に挑戦してみてください!! ーこの分野についてもっと詳しく学ぶならー 『パターン認識と機械学習 上』 https://amzn.to/2vSj7Ti 『パターン認識と機械学習 下』 https://amzn.to/2OI8cmm 『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―』 https://amzn.to/2MEXwHX 『Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎』 https://amzn.to/2nKQJ19 『Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning)』 https://amzn.to/2Mx9nYf #機械学習 #AI #machine learning #人工知能 #Python #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #ロジスティック #ロジスティック回帰
2018年08月09日
00:00:00 - 00:30:46
【機械学習】線形回帰(後編)| 重回帰と正則化

【機械学習】線形回帰(後編)| 重回帰と正則化

←第3回 線形回帰(前編) https://youtu.be/zo8BmIGSO2Y ←第3回 線形回帰(前編) https://youtu.be/zo8BmIGSO2Y →第5回 ロジスティック回帰(前編) https://youtu.be/mMMzDFttZ8A ご視聴ありがとうございます。 私は普段、AIエンジニア/データサイエンティストとして活動しています。このチャンネルでは、たくさんの人にAIの可能性を知っていただくことや、日々の学習の成果を視聴者の皆様とシェアしていくことを目標にしています。 この動画シリーズでは「機械学習をはじめよう」と題して、機械学習の基礎的な理論や実装の方法を解説していきます。 動画の内容を参考にして、ぜひ皆様も機械学習に挑戦してみてください!! ーこの分野についてもっと詳しく学ぶならー 『パターン認識と機械学習 上』 https://amzn.to/2vSj7Ti 『パターン認識と機械学習 下』 https://amzn.to/2OI8cmm 『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―』 https://amzn.to/2MEXwHX 『Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎』 https://amzn.to/2nKQJ19 『Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning)』 https://amzn.to/2Mx9nYf #機械学習 #AI #machine learning #人工知能 #Python #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #線形回帰 #正則化 #重回帰 #ridge #lasso #リッジ #ラッソ
2018年07月27日
00:00:00 - 00:46:10
【分析モデル入門】本を出します!【是非買ってね!】 #137 #VRアカデミア #分析モデル入門

【分析モデル入門】本を出します!【是非買ってね!】 #137 #VRアカデミア #分析モデル入門

データサイエンスに必須の分析モデルを、ほぼ全部解説した本をだします! 使い方のサクッと解説に加え、原理数式の深い解説もあるよ! 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 ↓予約・購入はこちら!↓ https://amzn.to/3Ng0nC7 Voicy 始めたよ! ↓こちらから聴けます↓ https://voicy.jp/channel/2216 ▼目次 序章 分析モデルを学ぶための準備 第1部 定型データの扱い 第1章 回帰分析 第2章 回帰分析の結果の評価と解釈 第3章 ロジスティック回帰分析 第4章 機械学習を用いた回帰・分類 第2部 非定型データの扱い 第5章 深層学習入門 第6章 画像の分類 第7章 物体検出とセマンティックセグメンテーション 第8章 基本的な自然言語処理手法 第9章 深層学習を用いた自然言語処理モデル(前半) 第10章 深層学習を用いた自然言語処理モデル(後半) 第11章 統計的言語モデル 第12章 付加構造があるデータの扱い 第3部 強化学習 第13章 強化学習とは 第14章 強化学習の技法 第15章 深層強化学習の技法 第4部 データから知見を得る方法 第16章 クラスタリング 第17章 因子分析・主成分分析 第18章 データの関連を調べる分析 第19章 データの背後の構造を用いる分析 第5部 線形回帰分析の深い世界 第20章 多重共線性 第21章 発展的な回帰分析 ▼終わりに ご視聴ありがとうございました! 面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。 動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ! お仕事、コラボのご依頼は、公式 WebPage や TwitterのDMからお願い致します。 AIcia Solid Project - Official Website - https://sites.google.com/view/aicia-official/top 動画生成:AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ ) 動画編集:AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ ) ======= Logo: ChikakoHorioさん ( https://twitter.com/ChikakoHorio ) Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519 Model by: W01fa さん ( https://twitter.com/W01fa )
2022年07月08日
00:00:00 - 00:08:44
【機械学習】ロジスティック回帰(後編)|  多項ロジスティック回帰

【機械学習】ロジスティック回帰(後編)|  多項ロジスティック回帰

←第5回 ロジスティック回帰(前編) https://youtu.be/mMMzDFttZ8A → 第7回 サポートベクトルマシン(前編) https://youtu.be/cNEhKEb9-JU ご視聴ありがとうございます。 私は普段、AIエンジニア/データサイエンティストとして活動しています。このチャンネルでは、たくさんの人にAIの可能性を知っていただくことや、日々の学習の成果を視聴者の皆様とシェアしていくことを目標にしています。 この動画シリーズでは「機械学習をはじめよう」と題して、機械学習の基礎的な理論や実装の方法を解説していきます。 動画の内容を参考にして、ぜひ皆様も機械学習に挑戦してみてください!! ーこの分野についてもっと詳しく学ぶならー 『パターン認識と機械学習 上』 https://amzn.to/2vSj7Ti 『パターン認識と機械学習 下』 https://amzn.to/2OI8cmm 『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―』 https://amzn.to/2MEXwHX 『Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎』 https://amzn.to/2nKQJ19 『Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning)』 https://amzn.to/2Mx9nYf #機械学習 #AI #人工知能 #machine learning #Python #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #ロジスティック #ロジスティック回帰 #多項ロジスティック
2018年08月21日
00:00:00 - 00:30:39
ROC曲線とAUCとは?わかりやすく解説! #K_DM

ROC曲線とAUCとは?わかりやすく解説! #K_DM

今回は、機械学習における二項分類で最も良く使用される評価指標のひとつであるROC-AUC scoreについてその意味を説明します。また、ROCの図をどのように見ればいいかについても説明します。■pythonコード https://k-dm.work/ja/eval/classification/rocauc/roc-auc/ ----------------------------- ★この動画では以下の論文と公式ドキュメントを参考にして動画を作成しています - https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html#sklearn.metrics.roc_auc_score ----------------------------- ★目次 00:00 タイトル 01:29 ロジスティック回帰の当てはめ 03:02 閾値 04:47 混同行列の作成 07:18 グラフのプロット 08:30 TPとFP 10:47 ROC曲線とAUC 16:04 まとめ ----------------------------- ★SNS twitter: https://twitter.com/intent/follow?screen_name=_K_DM ブログ: https://kdm.hatenablog.jp/ コード置き場: https://k-dm.work/ja/ ----------------------------- ★BGM Let’s! https://dova-s.jp/bgm/play8503.html ----------------------------- ★このチャンネルについて 週に一回ペースで機械学習・データサイエンスに関する情報を発信します!よろしければチャンネル登録お願いします。大変励みになります。 #機械学習 #データ分析 #評価指標 #Python #python #機械学習 #データ分析 #AI #解説
2021年09月19日
00:00:00 - 00:17:57
クラウド版チュートリアル:簡単!画像認識プロジェクトの作成 ~2層のニューラルネットワークで画像認識~

クラウド版チュートリアル:簡単!画像認識プロジェクトの作成 ~2層のニューラルネットワークで画像認識~

この動画では、Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleを用いた画像認識機の学習方法について解説します。 データセットの指定、1層~2層のニューラルネットワークの設計、学習、評価を行っていきます。 次の動画「5分で構築するCNN (Convolutional Neural Networks)」 https://www.youtube.com/watch?v=_MORjveZy0k 前回の動画「はじめてのNeural Network Console」 https://www.youtube.com/watch?v=b3wfiozov6k 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(クラウド版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(Windows版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Deep Learning入門:Deep Learningとは https://www.youtube.com/watch?v=W92VcivhoBs Deep Learning入門:ニューラルネットワーク設計の基礎 https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #Logistic Regression #ロジスティック回帰 #Multi Layer Preceptron #多層パーセプトロン #Deep Neural Networks #MNIST #画像分類 #Image Classification
2019年03月27日
00:00:00 - 00:10:30
クラウド版チュートリアル:はじめてのNeural Network Console ~セットアップからサンプルプロジェクトの実行まで~

クラウド版チュートリアル:はじめてのNeural Network Console ~セットアップからサンプルプロジェクトの実行まで~

この動画では、Deep Learningの統合開発環境、Neural Network Console クラウド版のセットアップからサンプルプロジェクトの実行までを解説します。 次の動画「簡単!画像認識プロジェクトの作成」 https://www.youtube.com/watch?v=RJVNdiwh680 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(クラウド版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(Windows版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Deep Learning入門:Deep Learningとは https://www.youtube.com/watch?v=W92VcivhoBs Deep Learning入門:ニューラルネットワーク設計の基礎 https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #Logistic Regression #ロジスティック回帰 #MNIST #手書き数字認識 #画像分類 #Image Classification
2019年03月06日
00:00:00 - 00:05:37
Windows版チュートリアル:簡単!画像認識プロジェクトの作成 ~2層のニューラルネットワークで画像認識~

Windows版チュートリアル:簡単!画像認識プロジェクトの作成 ~2層のニューラルネットワークで画像認識~

この動画では、Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleを用いた画像認識機の学習方法について解説します。 データセットの指定、1層~2層のニューラルネットワークの設計、学習、評価を行っていきます。 次の動画「5分で構築するCNN (Convolutional Neural Networks)」 https://www.youtube.com/watch?v=Vj7yfyiux0w 前回の動画「はじめてのNeural Network Console」 https://www.youtube.com/watch?v=QKpWPucmsmU 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(クラウド版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh227oiXbVJOwXCuCoKo3dOU9 再生リスト「Neural Network Console チュートリアル(Windows版)」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20mWfEbfng2ug-bfE437lDW Deep Learning入門:Deep Learningとは https://www.youtube.com/watch?v=W92VcivhoBs Deep Learning入門:ニューラルネットワーク設計の基礎 https://www.youtube.com/watch?v=O3qm6qZooP0 再生リスト「Deep Learning入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3 Neural Network Consoleの特長 https://www.youtube.com/watch?v=y_KGyxAwAic Neural Network Console https://dl.sony.com/ja/ Neural Network Libraries https://nnabla.org/ja/ #Deep Learning #Neural Network #Neural Network Console #Neural Network Libraries #Sony #AI #深層学習 #ディープラーニング #ニュールネットワーク #ソニー #人工知能 #Logistic Regression #ロジステイック回帰 #Multi Layer Preceptron #多層パーセプトロン #Deep Neural Networks #MNIST #画像分類 #Image Classification
2019年03月27日
00:00:00 - 00:11:15
「危険度」を数値で評価しよう!オッズ比&リスク比

「危険度」を数値で評価しよう!オッズ比&リスク比

臨床試験などで良く使用される危険度を測る指標、オッズ比とリスク比の意味や使い分け方についてです。 「オッズ」という言葉がなぜ競馬で使われるのか、「オッズ」とロジスティック回帰分析の関係性、とといった話もしています。 【キーワード】 コホート研究 ケースコントロール研究 ロジスティック回帰分析 #データサイエンス
2021年12月19日
00:00:00 - 00:17:03
Pythonで統計モデリングをしてみよう〜statsmodelsによる最尤推定〜

Pythonで統計モデリングをしてみよう〜statsmodelsによる最尤推定〜

GLM(一般化線形モデル)を用いた「統計モデリング」の説明と、Pythonにおける実行方法をご紹介します。 正規分布以外の確率分布を持つ目的変数を予測したい場合は、Excelなどに実装されている最小二乗法による回帰分析でなく、こちらを適用するようにしましょう。 【キーワード】 回帰分析 ロジスティック回帰分析 ポアソン回帰分析 線形予測子 確率分布 リンク関数 #データサイエンス
2021年10月17日
00:00:00 - 00:40:33
【TensorFlow入門】TensorFlowを使ってロジスティック回帰を実装!!

【TensorFlow入門】TensorFlowを使ってロジスティック回帰を実装!!

以下の動画を参考に、ぜひ理解を深めてください。 TensorFlowの基本について https://youtu.be/LqtCckIXQHs ロジスティック回帰について https://youtu.be/mMMzDFttZ8A ミニバッチ勾配降下法について https://youtu.be/zo8BmIGSO2Y #機械学習 #AI #人工知能 #machine learning #深層学習 #ディープラーニング #tensorflow #データ分析 #データサイエンス #データサイエンティスト #ロジスティック #ロジスティック回帰
2018年08月10日
00:00:00 - 00:19:26
ロジスティック回帰モデル (1) (S3-303)

ロジスティック回帰モデル (1) (S3-303)

滋賀大学MOOC「大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)」より #数理 #データサイエンス #AI
2020年06月25日
00:00:00 - 00:06:07