Can you predict the battle royale finish of PUBG Players?
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「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか? 機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や標準偏差などは聞いたことがあると思います。統計学はそれらの情報をこねくり回すことによって、限られたデータから本当の全体像を推定します。例えば、選挙の結果を開示前に知りたいときに、投票者全員に聞ければ良いですが、そうもいきません。そこで、統計学は様々な方法を使
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Kaggleの中でも特に有名な課題として「Titanic : Machine Learning from Disaster」(意訳:タイタニック号:災害からの機械学習)があります。先日に「Kaggleとは?機械学習初心者が知っておくべき3つの使い方」にて、初心者向けのKaggleの利用のコツをまとめましたが、今回はKaggleで公開されている実際のデータセットを使って、機械学習で予測を作って投稿してみましょう。 この記事の概要と対象者 今回のKaggle紹介記事では、Kaggle初心者向けに公開されているデータセットを使って「タイタニックの生存者予測」をPythonを使って行います。Pythonはある程度使えるけど・・機械学習を触ったことが無い、とりあえず機械学習をやってみたい、という方に向けた記事です。(機械学習中〜上級者の方には、物足りない内容です) このチュートリアルで使うもの Py
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