前回 (第 06 回) の復習

前回 (第 06 回) の復習
講義 : 教師あり学習の代表的な手法 ((3))
線形回帰: x (説明変数/独立変数)と y (目的変数) が一次式の関係 ( y = ax + b ) の場合
ロジスティック回帰: y が、二項分類の場合
決定木: x が複数の特徴量からなるときに、個々の特徴式に基き、分類
ランダムフォレスト: 複数の決定木を弱学習器として、アンサンブル学習
演習 : MS-Excel でニューラルネットワーク
ニューラルネットワークを MS-Excel 上で実現
Excel 上で、ニューラルネットワークの学習(バックプロパゲーション)を行う