本講座では、

機械学習の基礎・単回帰分析を中学数学で論理的に学び、重回帰分析をPythonで実行します。

回帰分析とは、

入力データと結果データを学習させ、予測すること。

じゃあ、どうやって勉強するのか？

現状、AIや機械学習に関しては（私もいくつか教材を見ましたが）、

大きく分けて、

「数学は無視。ブラックボックスで使う」

「数学で証明。中身を理解して使う」

この二つに分かれています。

しかしながら、

前者は、応用がきかないし、

実感がわかない。つまらない。

後者は、微分や線形代数が、難しすぎて挫折。

そこで、私が考えた作戦は、

基礎となる「単回帰分析」を、

中学校の知識（一次関数、二次関数）で解くことです。

一回、手計算で解いて、実感わかせてみよう！と。

その実感があれば、それ以降も、理屈は同じなので、

より楽しく、理解も深まる。

そんな思いを込めた講座になります。

具体的な内容は、以下です。

【Python環境構築と使い方】

Pythonは、YouTubeやInstagramの開発言語としても有名ですが、

機械学習を簡単に使えるプログラミング言語としても有名です。

まずは、Pythonの環境構築と使い方を覚えます。

【データを計算し、グラフにする】

機械学習では、入力データと結果データがあります。

ツールを使って、まずは、データを計算しグラフを描けるようになります。

【中学数学で、手計算】

少ないデータと単回帰分析に絞って、

中学数学（１次関数、２次関数）で手計算を行います。

（何をやっているのか？の実感をわかせます）

【単回帰分析】

大量データを読み込み、単回帰分析を行います。

【重回帰分析】

大量データを読み込み、重回帰分析を行います。

【関数の作り方】

回帰分析は答えは出ますが、答えを出してはいけない場合もある。

関数の使い方を覚え、その場合に対応します。