ここまで読んでくださった皆さんに、ちょっとしたクリスマスプレゼント。マンガでわかる GoF デザインパターン 23 種チートシートです。これでもうデザインパターンは完全にマスターしましたよ。やったね! (注: ここからはあとがきポエムです) ところでみなさん、せっかくデザインパターンを学んだので、これを使ってプログラムを書こう、チートシートがあるからなんでも書けそうだぞ、なんて思っていませんか。ダメですよ。そんなことしたら 2000 年前後に起きた失敗を繰り返してしまいます。 実は GoF のデザインパターンは、ビジネス的には成功したけど、教育には失敗しました。最初に出版された本に「オブジェクト指向における再利用のための」という肩書が付いていましたが、これが本当に良くなかった。 あの頃 (ポール・グレアムが LISP と Ruby を褒めるまで) は、「オブジェクト指向様こそが良い設計のす

コース概要 ブラウザとインターネットで実行可能（Google Colab対応） Jupyter Notebookを利用したプログラミング演習 XGBoostの概要 勾配ブースティングの仕組み Pythonで勾配ブースティングをスクラッチからコーディング XGBoostの基本操作 XGBoostとハイパーパラメータ XGBoostとその他の手法の比較 本コースで学べる内容 機械学習に携わっている方なら、一度は耳にしたことがある「Kaggle」。データセットが与えられ、同じ条件で予測の精度を競うデータ分析競技（コンペ）が人気です。コンペ終了後に上位入賞者がデータ分析手法などを公開する事も少なくありません。 そんなKaggleでここ近年、上位入賞者がこぞって使っている機械学習手法があります。それが「XGBoost」です。一概に機械学習の手法やアルゴリズムに優劣をつけることは出来ませんが、XGBo