このサイトでは, 培風館『超入門 はじめてのAI・データサイエンス』(武石智香子・佐々木亮 共著)の各章に対応した解説や実例を紹介しています。テキストをベースに各ツールをどのように使うと実践できるのかが分かるようになっているので, ExcelやPython, SQLを使って自分でもやってみましょう。
本サイトの講義内容に関するお問い合わせは,中央大学のLMS(manaba)を通じた科目の履修生からのもののみ対応しています。本サイトの誤りを発見して頂いた際のご指摘は,こちらまでお願いできると助かります。ご指摘の際は,誤りのあるサイトのリンクとともにお知らせください。
頁 | 場所 | 誤 | 正 |
---|---|---|---|
67 | 5.1.3 2行目 | DataFrameという関数 | DataFrameというクラスやread_csvという関数 |
74 | 5.2.3 1行目 | totalというメソッド | totalという関数 |
107 | コードの2行上 | cにはる | cになる |
107 | 下から2行目 | 配列aをが2行3列にした | 配列aを3行2列にした |
112 | 上から4行目 | ax[0,0]).set_title | ax[0,0].set_title |
120 | 9.1.2 最初の行 | これまに | これまでに |
121 | 表9.2 A2のセル | 店舗名 | モデル名 |
150 | 上から4行目 | バイナリデータを・・・といいます | バイナリデータは・・・とします |
162 | 線形回帰:重回帰分析 3行目 | featuresとtarget | features |
172 | 最上部コード下 1行目 | 33列のデータの最後 | 33列のデータの場合には,そのデータの最後 |
185 | 下から13行目 | ダミー変数 | ワンホットベクトル |
186 | コード内 5行目 | keral | keras |
189 | 下から2行目 | lossとaccuracyはテストデータ | lossとaccuracyは学習データ |
189 | 最下行 | cal_accuraly | val_accuracy |
© Chikako Takeishi. Designed by Chikafumi Nakamura. All Rights Reserved.