シュリンプークラブ

線形回帰とロジスティック回帰の違いを徹底解説！ 連続値予測に適した線形回帰と、カテゴリ分類に強いロジスティック回帰。それぞれの特徴と使い分けのポイントを初心者にも分かりやすく解説します。

機械学習モデルの評価指標として使われるAccuracy、Precision、Recall、F値、特異度の違いを解説。混同行列の基本もわかりやすく説明します。

機械学習の基本的な手法を初心者向けに解説。教師あり学習と教師なし学習の違いや、実務での活用方法を具体的に学びましょう。

機械学習の基本を分かりやすく解説！回帰・分類・クラスタリングなどの手法の違いや、活用事例を初心者向けに紹介します。

「データの層化とは？」積み上げ縦棒グラフを活用してデータを可視化する方法を解説。適切な比較軸の選び方や具体例を紹介し、データ分析の理解を深めます。

過学習とは何かを初心者向けに解説。機械学習モデルの問題点や過学習がもたらす影響、効果的な防止策を知ることで、信頼性の高い予測モデルを構築するための基本を学びましょう。

ベクトルと行列の基本をわかりやすく解説。内積・外積の計算方法や行列の加算・積のルールを詳しく説明し、数学・物理・データ分析への応用も紹介します。

逆行列の定義から求め方、連立方程式の解法までを解説。2×2行列や多次元行列の逆行列を求める方法や実際の応用例も紹介します。

導関数とは何か？グラフの傾きや変化の速さを読み解くカギとなる導関数の意味や求め方を、初心者向けにわかりやすく解説します。

偏微分の基礎から勾配ベクトルの意味、最急上昇法までを初心者にも分かりやすく解説。計算例付きで理解が深まります。