前半で取り上げた要素のうち、第II種過誤の確率はどれに関連していますか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、条件付き確率、ベイズの定理、中心極限定理を復習してコースをスタートします。あわせて、よく参照される確率分布を用いた問題への取り組み方も学びます。
この章では、探索的データ分析に関する統計概念に備えます。記述統計、カテゴリ変数の扱い、変数間の関係といったトピックを取り上げます。演習では、分析課題や統計を用いたコーディング問題への対策ができます。
信頼区間、仮説検定、多重検定、そして検出力とサンプルサイズの役割を復習し、実験とテストに関する重要な概念をさらに深く学びます。エラーの種類と、その実務上の意味についても扱います。
現在の演習
最後に、回帰や分類モデルに密接に関連する概念を取り上げます。基本的なMachine Learningアルゴリズムの復習から始め、モデル評価、特殊なケースへの対処、バイアス・バリアンスのトレードオフへと一気に進みます。
