機械学習理論入門

・第２章：最小二乗法

　　・多項式近似と最小二乗法、オーバフィッティングの検出

　　　▶︎実装例

・第３章：最尤推定法

　　・多項式の次数を変えた場合の回帰式のフィッティング状況の比較

　　　▶︎実装例

　　・母集団が正規分布という仮定の基で、 最尤推定により「平均μ」「標準偏差σ」を推定

　　　（ データ数の増加による推定値の変化を見る）

　　　▶︎実装例

　　・標本の不偏性と一致性についてのコードによる確認

　　　▶︎実装例

・第４章：パーセプトロン

　　　▶︎実装例

・第５章：ロジスティック回帰とROC曲線

　　・ロジスティック回帰の実装とパーセプトロンとの比較

　　　▶︎実装例

　　・ROC曲線による学習モデルの評価

　　　▶︎実装例

・第６章：k平均法（教師なし学習モデル）

　　　▶︎実装例

・第７章：EMアルゴリズム

　　（最尤推定法による教師なし学習）

　　　▶︎実装例

・第８章：ベイズ推定

　　（データをもとに「確信」を高める手法）

　　　▶︎学習ノート

　　　▶︎実装例１（データ数と事後確率の変化）

　　　▶︎実装例２（ベイズ推定の回帰分析への応用）