このプロジェクトについて

このリポジトリは、微分、確率、対数などの基礎数学から始まる、教師あり機械学習の包括的なガイドを提供します。数学的概念を導出してから最新のツールへと移行する、ステップバイステップのアプローチを採用しています。 主な教育コンポーネントは以下の通りです： - Logistic Regression：理論とWisconsin Breast Cancerデータセットを用いたスクラッチ実装、およびプロダクショングレードのPyTorch実装。 - Decision Trees：理論的な深掘りとスクラッチ実装、およびScikit-learn、Random Forests、XGBoostを用いたロンドンの住宅価格予測への実践的な応用。 - ATLAS (Automated Tree Learning Analysis System)：特徴量エンジニアリングとモデル比較のためのシステム。 - Datasets：分類および回帰タスクのためのWisconsin Breast CancerおよびLondon Housing Pricesデータセットの統合。 教材は、ブラウザベースで実行可能なGoogle Colab互換のJupyter notebooks形式で提供されます。