機械学習を学んでまして正直よくわからないまま手を進めてましたが、実際に使う手法や考え方が学べてやっと理解が進みました！！ホントにありがとうございます！！

いろんな手法の練習がたくさんできてよかったー。なぜその手法を使うのかとかは、いまにゅさんの他の機械学習動画を見てみる！本当にありがとうございます。

いつもありがとうございます。前の動画で勉強済みですが細かいところが勉強になります。 １．df[column]=>Series型、df[[column]]=>DataFrame型で表せる。 ２．21:36 のMinMaxScaler()は下記と同じはず。ただDataFrameでまとめて処理できる。 lim_min, lim_max = df['Age'].min(), df['Age'].max() df['Age'] = (df['Age']-lim_min)/(lim_max-lim_min) ３．StandardScaler()も同様 (df['Age'] - df['Age'].mean())/df['Age'].std()

流れが、よく理解出来ました。ありがとうございました。

100本ノックも基礎構築に役立ちますし、この動画も実務に役立つので、非常にありがたいです。繰り返して見ることを習慣にしつつ、アウトプットもしっかりやっていきたいです。動画収録大変お疲れ様でした！

根本的な理解が足りないことを自覚できた。また最初から見直してみます。

このタイミングで失礼します、４０年ぐらい前の論争がよみがえりました。ｎｕｌｌの発音論争、今はヌルで落ち着いたんでしょうか？ヌルちゃうでナル言うねん　て英語かぶれに馬鹿にされた覚えが。それにつけてもPythonめっちゃ楽しそう。Rもですが。

曖昧に学んでたことが今何やっているかを段階的に学ぶことができました！　しかし課題で結果を元に分析レポートを作らないといけないのですが。r２スコアなどの数値が何を差し示しているかが正直よくわかっていません。解説していただけたら幸いです

重回帰分析の部分（18〜20）まで一応動かしてはみたが 正直この数値がなんなのかわからず、実際の業務でどう活かせるかが想像がつかない。 ちなみに例えばWebサイトにある広告のクリック率を予測するという要件も ロジックの組み方次第で実現することは可能ですか？

TensorFlowもぜひお願いしたいです！！！

pythonの勉強を始めたばかりなので大変助かります。わかりやすい動画をありがとうございます。 ご質問なのですが、33分頃のmatplotlibを使用したプロットについて、私の環境で実施するとエラーになります。 ----> 3 plt.figure(figsize=(6,6)) TypeError: 'module' object is not callable 調べた限りだとimportの仕方が悪いのかなと思ったのですが、どう対処すれば良いのかわからず。。 import matplotlib as plt ここで質問するのが正しいのかわかりませんがご教示いただけますと幸いです。 VSCodeを使用しているのですが、再起動等を試してもうまくいきませんでした。 よろしくお願いいたします。

フィーチャーちゃう？ 細かいようだけど芸人さんとかもよく言うんよね

dropnaしたあとindexリセットしないでループで沼にはまったのでしておいた方がいいですよ笑

残念ながらこういうやり方じゃ絶対身にならない