Coursera機械学習入門オンライン講座虎の巻(文系社会人にオススメ) - Qiita

学んだことサマリ 以下のことを学びました。数式も交えて丁寧に説明してくれます。また、数理的に難しい部分は省略してくれます。今まで私はつまみ食い程度に色々と勉強していましたが、体系的に学べるとすごくスッキリしました。 教師あり学習 線形回帰・ロジスティック回帰・ニューラルネットワーク・SVM 教師なし学習 K-Means・主成分分析(PCA)・異常検知 特別なアプリケーション・トピック レコメンデーション・ビッグデータ対応 応用 バイアス/バリアンス・正則化・アルゴリズム評価・学習曲線・エラー分析・天井分析 上記を学んだ結果、データサイエンス系の課題(例：部屋の大きさ、駅からの距離などの賃貸情報から家賃を予測)があったときにどんなアプローチで解決していくかが検討できるスキルが身につきます。ただ、Octaveという実務で使われているのがあまり聞かないプログラム言語なので、システム実装の即戦力と