データの前処理、モデルの評価方法、ハイパーパラメータの調整、実装のコツなど、実際に機械学習プロジェクトを進める上で必要な実践的なスキルを一問一答形式で学ぶ記事です。

線形回帰、ロジスティック回帰、k-NN、SVM、ナイーブベイズ、k-means、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、PCA、ニューラルネットワークなど、主要な機械学習アルゴリズムの仕組みや特徴を一問一答形式で学ぶ記事です。

機械学習の基礎的な概念（教師あり学習、教師なし学習、強化学習、過学習、正則化、交差検証、特徴量エンジニアリングなど）を一問一答形式で学ぶ記事です。自分の理解を確認しながら機械学習の基礎を身につけられます。

kaggle初挑戦の記録 drawing with LLMs参戦記録（銅メダル）

Jupyter NotebookやJupyter labを使用する際、仮想環境をカーネルに登録しないとjupyterでその仮想環境を使えるようにならない。その登録方法と登録解除（削除）の方法を忘れがちなので、備忘録としてまとめている。

この記事に載っていること Anthropic Model Context Protocolの公開について Macでnpxを使うMCPサーバを使おうとすると発生するエラー解消法

校正野郎 ver 1.0 をリリースしました。 クラウド上でtxtから文字列を読み出し、AI誤字脱字チェックや、他の様々なロジック校正機能を使うことができます。 ぜひお試しください。

M3チップのMacbook Airを購入したので、MiniforgeでのPython環境構築方法について記載します。