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https://github.com/icoxfog417/mlnote-note

機械学習帳を学ぶノート
https://github.com/icoxfog417/mlnote-note
amazon-sagemaker-lab machine-learning
Last synced: about 1 month ago
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機械学習帳を学ぶノート
Host: GitHub
URL: https://github.com/icoxfog417/mlnote-note
Owner: icoxfog417
License: mit
Created: 2022-05-03T10:55:51.000Z (over 2 years ago)
Default Branch: main
Last Pushed: 2022-12-25T13:21:39.000Z (almost 2 years ago)
Last Synced: 2024-08-03T10:01:31.258Z (4 months ago)
Topics: amazon-sagemaker-lab, machine-learning
Language: Jupyter Notebook
Homepage:
Size: 14.6 MB
Stars: 216
Watchers: 8
Forks: 7
Open Issues: 2
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README

        


  



**mlnote-note**は、岡崎 直観先生が作成された[機械学習帳](https://chokkan.github.io/mlnote/index.html)を40日間、ちょっとずつ毎日学ぶための教材です。

* 1日ごとの学習内容を1枚のスライドで要約して解説しています。

* 確認問題を解くのに集中できるよう、環境構築が不要な[Amazon SageMaker Studio Lab](https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202205/awsgeek-sagemaker-studio-lab/)で確認問題を解いています(※)。

* アウトプットによる学習の定着を促すために、スライドの作成に使ったPowerPointファイル[`mlnote-slides.pptx`](mlnote-slides.pptx)をリポジトリに含めています。自分なりに機械学習帳を要約しアウトプットするための素材としてお使いください。

※演習用のNotebookと、回答例を記入したNotebookはそれぞれ「Open Studio Lab」をクリックすると開けます。開くのにStudio Labのアカウントは不要です。動かすのに必要です。使い方は「学習を始める」のセクションを参照してください。

オリジナルの要約を作られた方は、ぜひ`40daysmlnote`で呟いていただけると嬉しいです！本リポジトリ内のスライドに誤りがあったりした場合は[Issues](https://github.com/icoxfog417/mlnote-note/issues)にてご連絡ください。

[![Twitter](https://img.shields.io/badge/Twitter-%231DA1F2.svg?style=for-the-badge&logo=Twitter&logoColor=white)](https://twitter.com/search?q=%2340daysmlnote&src=typed_query&f=live)

[著者が毎日チャレンジした様子はこちらから参照できます。](https://twitter.com/hashtag/30daymlnote?src=hashtag_click)

## 目次

* [回帰](#回帰)

* [分類](#分類)

* [教師無し学習](#教師無し学習)

* [学習を始める](#学習を始める)

## 回帰

| Day | Lecture       | Summary |

|-----|---------------|---------|

|1    | [1.単回帰 1.1~1.4](https://chokkan.github.io/mlnote/regression/01sra.html)| ![chapter1-1.svg](notebooks/images/chapter1/chapter1-1.svg)  |

|2    | [1.単回帰 1.4~1.7](https://chokkan.github.io/mlnote/regression/01sra.html#a-b)| ![chapter1-2.svg](notebooks/images/chapter1/chapter1-2.svg)  |

|3    | [1.単回帰 確認問題](https://chokkan.github.io/mlnote/regression/01sra.html#id13) | 演習用:  [![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter1.ipynb) 回答例: [![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter1_answer.ipynb)|

|4    | [2.重回帰 2.1~2.8](https://chokkan.github.io/mlnote/regression/02mra.html)| ![chapter2-1.svg](notebooks/images/chapter2/chapter2-1.svg)  |

|5    | [2.重回帰 確認問題](https://chokkan.github.io/mlnote/regression/02mra.html#id17)| 演習用:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter2.ipynb) 回答例 [![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter2_answer.ipynb)|

|6    | [3.モデル選択と正則化 3.1~3.3](https://chokkan.github.io/mlnote/regression/03regularization.html)| ![chapter3-1.svg](notebooks/images/chapter3/chapter3-1.svg) |

|7    | [3.モデル選択と正則化 確認問題](https://chokkan.github.io/mlnote/regression/03regularization.html#id4)| 演習用:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter3.ipynb) 回答例:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter3_answer.ipynb) |

|8    | [4.勾配法によるパラメータ推定 4.1~4.4](https://chokkan.github.io/mlnote/regression/04sgd.html)| ![chapter4-1.svg](notebooks/images/chapter4/chapter4-1.svg) |

|9    | [4.勾配法によるパラメータ推定 4.5~4.8](https://chokkan.github.io/mlnote/regression/04sgd.html#id10)| ![chapter4-2.svg](notebooks/images/chapter4/chapter4-2.svg) |

|10   | [4.勾配法によるパラメータ推定 確認問題](https://chokkan.github.io/mlnote/regression/04sgd.html#id20) | 演習用: [![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter4.ipynb) 回答例:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter4_answer.ipynb) 

## 分類

| Day | Lecture       | Summary |

|-----|---------------|---------|

|11   | [5.線形二値分類 5.1~5.4](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/01binary.html)| ![chapter5-1.svg](notebooks/images/chapter5/chapter5-1.svg)  |

|12   | [5.線形二値分類 5.5~5.7](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/01binary.html#id7)| ![chapter5-2.svg](notebooks/images/chapter5/chapter5-2.svg)  |

|13   | [5.線形二値分類 5.8](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/01binary.html#id11)| ![chapter5-3.svg](notebooks/images/chapter5/chapter5-3.svg)  |

|14   | [5.線形二値分類 確認問題](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/01binary.html#id19)| 演習用:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter5.ipynb) 回答例:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter5_answer.ipynb) |

|15   | [6.線形多クラス分類 6.1~6.6](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/02multi.html)| ![chapter6-1.svg](notebooks/images/chapter6/chapter6-1.svg)  |

|16   | [6.線形多クラス分類 6.7~6.8](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/02multi.html#id10)| ![chapter6-2.svg](notebooks/images/chapter6/chapter6-2.svg)  |

|17   | [6.線形多クラス分類 6.9](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/02multi.html#id13)| ![chapter6-3.svg](notebooks/images/chapter6/chapter6-3.svg)  |

|18   | [6.線形多クラス分類 確認問題](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/02multi.html#id16)| 演習用:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter6.ipynb) 回答例:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter6_answer.ipynb)  |

|19   | [7.ニューラルネットワーク (1) 7.1~7.2](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/03nn.html) | ![chapter7-1.svg](notebooks/images/chapter7/chapter7-1.svg) |

|20   | [7.ニューラルネットワーク (1) 7.3](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/03nn.html#id18) | ![chapter7-2.svg](notebooks/images/chapter7/chapter7-2.svg) |

|21   | [7.ニューラルネットワーク (1) 確認問題](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/03nn.html#id21)| 演習用:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter7.ipynb) 回答例:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter7_answer.ipynb) |

|22   | [8.ニューラルネットワーク (2) 8.1](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/04nntrain.html) | ![chapter8-1.svg](notebooks/images/chapter8/chapter8-1.svg) |

|23   | [8.ニューラルネットワーク (2) 8.2~8.3](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/04nntrain.html#nn) | ![chapter8-2.svg](notebooks/images/chapter8/chapter8-2.svg) |

|24   | [8.ニューラルネットワーク (2) 確認問題(8.4)](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/04nntrain.html#id13)| 演習用:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter8.ipynb) 回答例:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter8_answer.ipynb)|

|25   | [8.ニューラルネットワーク (2) 確認問題(8.5)](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/04nntrain.html#id13)| 演習用:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter8.ipynb) 回答例:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter8_answer.ipynb)|

|26   | [9.サポートベクトルマシン 9.1~9.2](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/05svm.html) | ![chapter9-1.svg](notebooks/images/chapter9/chapter9-1.svg) |

|27   | [9.サポートベクトルマシン 9.4](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/05svm.html#id6) | ![chapter9-2.svg](notebooks/images/chapter9/chapter9-2.svg) |

|28   | [9.サポートベクトルマシン 9.3,9.5](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/05svm.html#svm)| [![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter9_explain.ipynb)|

## 教師無し学習

| Day | Lecture       | Summary |

|-----|---------------|---------|

|29   | [10.非階層的クラスタリング 10.1~10.2](https://chokkan.github.io/mlnote/unsupervised/01kmeans.html) | ![chapter10-1.svg](notebooks/images/chapter10/chapter10-1.svg) |

|30   | [10.非階層的クラスタリング 10.3~10.4,10.6~10.8](https://chokkan.github.io/mlnote/unsupervised/01kmeans.html#lloyd) | ![chapter10-2.svg](notebooks/images/chapter10/chapter10-2.svg) |

|31   | [10.非階層的クラスタリング 確認問題](https://chokkan.github.io/mlnote/unsupervised/01kmeans.html#id20) | 演習用:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter10.ipynb) 回答例:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter10_answer.ipynb) |

|32   | [11.階層的クラスタリング 11.1~11.2](https://chokkan.github.io/mlnote/unsupervised/02hac.html) | ![chapter11-1.svg](notebooks/images/chapter11/chapter11-1.svg) |

|33   | [11.階層的クラスタリング 11.3](https://chokkan.github.io/mlnote/unsupervised/02hac.html#id10) | ![chapter11-2.svg](notebooks/images/chapter11/chapter11-2.svg) |

|34   | [11.階層的クラスタリング 確認問題](https://chokkan.github.io/mlnote/unsupervised/02hac.html#id19) | 演習用:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter11.ipynb) 回答例:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter11_answer.ipynb)|

|35   | [12.主成分分析 (1) 12.1~12.3, 12.5](https://chokkan.github.io/mlnote/unsupervised/03pca.html) | ![chapter12-1.svg](notebooks/images/chapter12/chapter12-1.svg) |

|36   | [12.主成分分析 (1) 12.4](https://chokkan.github.io/mlnote/unsupervised/03pca.html#id5) | ![chapter12-2.svg](notebooks/images/chapter12/chapter12-2.svg) |

|37   | [12.主成分分析 (1) 確認問題](https://chokkan.github.io/mlnote/unsupervised/03pca.html#id8) | 演習用:[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter12.ipynb) 回答例:|[![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter12_answer.ipynb)　|

|38   | [13.主成分分析 (2) 13.1~13.2](https://chokkan.github.io/mlnote/unsupervised/04pca2.html) | ![chapter13-1.svg](notebooks/images/chapter13/chapter13-1.svg) |

|39   | [13.主成分分析 (2) 13.3](https://chokkan.github.io/mlnote/unsupervised/04pca2.html#id7) | ![chapter13-2.svg](notebooks/images/chapter13/chapter13-2.svg) |

|40   | [13.主成分分析 (2) 13.5](https://chokkan.github.io/mlnote/classification/05svm.html#svm)| [![Open in SageMaker Studio Lab](https://studiolab.sagemaker.aws/studiolab.svg)](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/icoxfog417/mlnote-note/blob/main/notebooks/chapter13.ipynb)|

## 学習を始める

### Studio Labを使う

Studio Labは、ブラウザ上でJupyterLabの環境が利用できるサービスです。メールアドレスのみ、無料で利用が可能です。詳細は[Amazon SageMaker Studio Lab の使い方](https://github.com/aws-sagemaker-jp/awesome-studio-lab-jp/blob/main/README_usage.md)、アカウントのリクエストは[Request Account](https://bit.ly/3sB7nC3)よりできます。

### ローカル環境を使う

[Miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)をインストールした後、次のコマンドで環境を構築できます。

`conda env create --file environment.yml`

Windowsの場合は`environment-windows.yml`を使ってください。