Introduction to Statistical Learning（playlist）
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機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

* 尚、ノートの文章は一部を除きAIに書いてもらったもので、正確性はありません。
* ノートにchatGPT等AIに作ってもらった表を貼るには、「マークダウンのコードに変換して」と頼めば書き出してくれるので、ノートを「markdown」編集モードにして、コピペすれば簡単です。
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Introduction to Statistical Learning（playlist）   LV1     Introduction to Statistical Learning Series - YouTube 2024/2/9  
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Image From  Introduction to Statistical Learning Series - YouTube
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  引用元：Introduction to Statistical Learning Series - YouTube
  引用元：Introduction to Statistical Learning Series - YouTube
#### （ask AI）
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「Introduction to Statistical Learning Series」は、Trevor HastieとRobert Tibshiraniによる統計学の無料オンラインコースであり、YouTubeに掲載されています。このシリーズは、統計学の基礎と概念、線形回帰、ロジスティック回帰、交差検証、正則化など、機械学習に必要な基本的なトピックをカバーしています。

このシリーズは、分かりやすい解説と直感的なグラフィックスを使用して、複雑な機械学習アルゴリズムの概念を伝えることに成功しています。特に、実世界の問題に対する機械学習のアプローチを理解するのに役立ちます。また、Pythonでのコーディング例も提供されており、機械学習のプログラミングにも役立つことが期待されます。

このシリーズは、統計学の初心者から上級者まで、機械学習の基礎を学びたい人におすすめの資料です。また、機械学習の実践をする前に、基礎を理解することが重要だと考えている人にもおすすめです。

ーーーーーー （本文なし）
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StatsLearning Chapter 3：学習メモ     Link：no title   2024/2/9
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#### StatsLearning Chapter 3

この章では、線形回帰の基本的な概念やアルゴリズム、モデルの選択と評価、非線形関係の扱いについて説明されています。

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1. 線形回帰: 応答変数と説明変数の間の線形関係をモデル化する。最小二乗法を使用して、データに最もよく適合する線を見つける。

2. 多変数線形回帰: 複数の説明変数を使用して応答変数を予測する。各説明変数の係数は、他の説明変数が一定であると仮定して、応答変数との関係を示す。

3. モデルの評価: モデルの予測精度を評価する方法として、残差標準誤差 (RSE) や決定係数 (R-squared) が使用される。

4. モデルの選択: 説明変数の数や形式を変更することで、モデルの性能を向上させる。適切な変数選択や変数変換が重要である。

5. モデルの過学習: 複雑なモデルは訓練データに過剰適合し、未知のデータに対する性能が低下する。適切なモデル複雑さを選択することが重要である。

6. 交互作用項: 2つの説明変数が互いに影響を与える場合、交互作用項をモデルに含めることで、より適切な予測が可能になる。

7. 非線形関係: 線形モデルが不十分な場合、多項式回帰やスプライン回帰などの非線形モデルを使用して、データに適合させることができる。
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StatsLearning Chapter 4：学習メモ     Link：no title   2024/2/9
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#### StatsLearning Chapter 4

この章では、分類問題とその主要な手法について紹介されています。

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1. 分類 (Classification): 連続値ではなくカテゴリ値を予測するタスク。線形回帰とは異なり、分類問題では目的変数が離散的である。

2. ロジスティック回帰: カテゴリ値を予測するために使用される回帰手法。シグモイド関数を用いて、予測値を確率に変換する。

3. 線形判別分析 (LDA): クラス間の分散を最大化し、クラス内の分散を最小化するように特徴空間を変換する分類手法。クラスの平均と共分散を使用して、クラスの確率をモデル化する。

4. 二次判別分析 (QDA): LDAと同様にクラスの平均を使用するが、各クラスに独自の共分散行列を持たせる。この結果、クラスの境界が非線形になる。

5. K最近傍法 (KNN): 予測したいデータポイントに最も近いK個のトレーニングデータポイントを見つけ、それらの最も一般的なクラスを予測値として使用する分類手法。

6. クラスタリング: 教師なし学習タスクであり、データセット内の類似性に基づいてデータポイントをグループ化する。

7. 混同行列 (Confusion Matrix): 分類モデルの性能を評価するために使用される表。真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性の4つの要素で構成される。

8. 分類性能評価指標: 分類性能を評価するために使用される指標には、正確度 (accuracy)、適合率 (precision)、再現率 (recall)、F1スコアなどがある。
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StatsLearning Chapter 5：学習メモ     Link：no title   2024/2/9
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#### StatsLearning Chapter 5

この章では、モデル評価と改善に関する概念や手法が紹介されています。

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1. クロスバリデーション (Cross-Validation): モデルの性能を評価するために使用される手法。データセットを複数のサブセットに分割し、それらを交差して学習と評価に使用する。

2. K-分割交差検証 (K-Fold Cross-Validation): データセットをK個のサブセットに分割し、K回の学習・評価を行い、平均性能を計算する。

3. ブートストラップ (Bootstrap): データセットからランダムにサンプリング（復元抽出）して新たなデータセットを作成し、モデルの性能や信頼区間を推定する。

4. バイアス-バリアンストレードオフ (Bias-Variance Trade-off): モデルの複雑さと性能の関係。バイアスが高いモデルは未学習傾向があり、バリアンスが高いモデルは過学習傾向がある。最適なバランスを見つけることが重要。

5. シュリンケージ (Shrinkage): モデルの係数を縮小させることで、過学習を防ぐ手法。リッジ回帰やLASSO回帰がシュリンケージ手法の例である。

6. 次元削減 (Dimensionality Reduction): 高次元データセットの次元を削減し、モデルの計算負荷を減らすとともに過学習を防ぐ。主成分分析 (PCA) や線形判別分析 (LDA) が次元削減手法の例である。
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none     Link：no title   4月9日
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