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1. 数学・Pythonの基礎 2. ディープラーニング開発フロー 3. GoogleColaboratory 4. Sclikit-learnの基礎 5. 住宅価格の予測 6. 正則化(Rasso回帰とRidge回帰) 7. 欠損値、カテゴリカル変数の取り扱い 8. 代表的な回帰の手法 9. アンサンブル学習 10. 教師なし学習 11. ハイパーパラメータ調整 12. K-分割交差検証 13. 混同行列 14. 不均衡データへのアプローチ 15. ROC曲線とAUC 16. BankMarketing 17. 解答
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