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この章では、ロジスティック回帰とサポートベクターマシン（SVM）を分類問題に適用する基本を学びます。<code>scikit-learn</code> ライブラリを使って、実データに分類モデルを適合させます。
この章では、ロジスティック回帰と SVM の背後にある概念的な枠組みを学びます。モデルの内部動作をより深く理解できるようになります。
この章では、ロジスティック回帰の詳細を掘り下げます。正則化の考え方や、モデル出力の解釈方法を学びます。
この章では、サポートベクターマシンの詳細について学びます。ハイパーパラメータのチューニングや、カーネルを用いて非線形の決定境界を当てはめる方法を扱います。
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