先日公開した記事の通り、機械学習のブートキャンプで学んだことを活かし、初心者でも簡単に機械学習のプログラミングが出来るように解説していきます。 今回は「Pythonで機械学習をプログラミングしてみよう」シリーズの第一弾としてjupyterの環境構築を行い、実際にPythonを書いてみるところまでやってようと思います。ちなみに今後の内容としては下の流れを予定しています。 vol.1 jupyterの環境構築をして、簡単にPythonを書いてみよう ※本記事 vol.2 教師あり学習の第一歩、線形回帰を解いてみる vol.3 分類問題を解く方法、ロジスティック回帰を使ってみよう vol.4 オーバーフィッティング対策としての正則化とは vol.5 ニューラルネットワークで分類問題を解く vol.6 教師なし学習の第一歩（クラスタリング） vol.7 特徴抽出による情報圧縮（主成分分析） おすす
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