DIVE INTO CODE機械学習コースの課題を管理するリポジトリです。
- 事前課題：2019/10/2〜10/31
- Term1、Term2：11/1〜2020/1/9
- Term3（グループワーク）：1/10〜1/17
- Term3（個人プロジェクト）：1/20〜1/31
- Sprint1 Kaggleコンペ:Home Credit default risk
- Sprint2 train_test_splitスクラッチ、DICオリジナルデータセット
- Sprint3 線形回帰スクラッチ
- Sprint4 ロジスティック回帰、正則化項、pickle、クロスエントロピー損失関数
- Sprint5 SVM、ラグランジュ乗数、plt.annotate、多項式対応
- Sprint6 決定木、ジニ不純度、情報利得
- Sprint7 k-means、クラスタ内誤差平方和（SSE）、エルボー法、シルエット図、次元削減（PCA）
- Sprint8 アンサンブル学習、ブレンディング、バギング、スタッキング
- Sprint9 NNスクラッチ
- Sprint10 NNスクラッチ、ReLU、Xavier、AdaGrad
- Sprint11 CNNスクラッチ（１次元）
- Sprint12 CNNスクラッチ（２次元）
- Sprint13 TensorFlow入門
- Sprint14 Keras入門
- Sprint15 Faster RCNN論文読解
- Sprint16 GCN論文紹介
- Sprint17 Git実装（Faster RCNN、YOLOv3）
- Sprint18 データセット自作、Data Augmentation、アノテーション
- Sprint19 セグメンテーション（Unet VGGモデル）
- Sprint20 セグメンテーション（Unet ResNetモデル）
- Sprint21 NLP入門、BoW、n-gram、TF-IDF、Word2Vec、CBoW、Skip-gram
- Sprint22 RNNスクラッチ
- Sprint23 LSTM
- Sprint24 Seq2Seq
- sprint25 個人プロジェクト（YOLOv3でアクティビティ検知）
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week1 prework python基礎、matplotlib基礎、計算時間の比較、
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week1 work1 米粒の数
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week1 work2 紙を折る回数
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week1 work3 栗饅頭
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week2 prework1 小麦とチェス盤問題、
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week2 prework2 共分散行列、二次元正規乱数
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week2 prework3 行列積関数スクラッチ
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week2 prework4 ダーツ投げ問題、matplotlib.patches、np.quantize
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week2 work1 勾配降下法
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week2 work2 富士山下山問題
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week3 prework1 Iris、pandas、seaborn、箱ひげ図、バイオリンプロット、散布図行列
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week3 prework2 HousePrice、欠損値対応、歪度・尖度、対数変換、相関行列
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week3 work HomeCredit、EDA
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week4 prework1 Iris、K近傍法、TP/TN/FP/FN、境界可視化関数
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week4 prework2 HousePrice、線形回帰、MSE
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week4 prework3 クラスの基礎、標準化クラススクラッチ
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week4 work HomeCredit、ROC、特徴量エンジニアリング