中国の人工知能セミナー(機械学習編2)

昨日は人工知能セミナーの4回目でした。

 

前回に引き続き機械学習についてです。

  1. 正規化
  2. Decision Tree
  3. SVM
  4. PCA
  5. 融資判断(貸し倒れリスク判断)のプログラミング実装
今回は、上記手法についての数式の解説がメイン。講義の8割は数式の計算をしていました。
 
実際にプログラムする際にはPythonの機械学習ライブラリ(scikit-learn)を使用するので自分で計算する必要はないのですが、関数を使いこなすためには、数式を理解し適切なパラメータを指定する必要があります。
 
例えば、上記SVMではCの値はどのような意味を持っているか、kernelに渡す引数の種類やそれに伴うパラメータの指定の方法について学びました。
 
 
融資判断プログラミング実装では、前回に引き続き過去の融資履歴から「Decision Tree」、「SVM」の手法を用いて貸し倒れリスクを計算しました。