【ビジネスパーソン必見】機械学習の基礎・単回帰分析を中学数学で論理的に学び、重回帰分析をPythonで実行

本講座では、

機械学習の基礎・単回帰分析を中学数学で論理的に学び、重回帰分析をPythonで実行します。

回帰分析とは、

入力データと結果データを学習させ、予測すること。

じゃあ、どうやって勉強するのか？

現状、AIや機械学習に関しては（私もいくつか教材を見ましたが）、

大きく分けて、

「数学は無視。ブラックボックスで使う」

「数学で証明。中身を理解して使う」

この二つに分かれています。

しかしながら、

前者は、応用がきかないし、

実感がわかない。つまらない。

後者は、微分や線形代数が、難しすぎて挫折。

そこで、私が考えた作戦は、

基礎となる「単回帰分析」を、

中学校の知識（一次関数、二次関数）で解くことです。

一回、手計算で解いて、実感わかせてみよう！と。

その実感があれば、それ以降も、理屈は同じなので、

より楽しく、理解も深まる。

そんな思いを込めた講座になります。

具体的な内容は、以下です。

【Python環境構築と使い方】

Pythonは、YouTubeやInstagramの開発言語としても有名ですが、

機械学習を簡単に使えるプログラミング言語としても有名です。

まずは、Pythonの環境構築と使い方を覚えます。

【データを計算し、グラフにする】

機械学習では、入力データと結果データがあります。

ツールを使って、まずは、データを計算しグラフを描けるようになります。

【中学数学で、手計算】

少ないデータと単回帰分析に絞って、

中学数学（１次関数、２次関数）で手計算を行います。

（何をやっているのか？の実感をわかせます）

【単回帰分析】

大量データを読み込み、単回帰分析を行います。

【重回帰分析】

大量データを読み込み、重回帰分析を行います。

【関数の作り方】

回帰分析は答えは出ますが、答えを出してはいけない場合もある。

関数の使い方を覚え、その場合に対応します。