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<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/youken/articles/840192789d9de3" target="_blank">パーセプトロンの実装と決定境界の可視化について</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/youken/articles/539bf2fb92934a" target="_blank">ADALINE(フルバッチ勾配降下法)と学習の収束</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/youken/articles/b05e274e0ce060" target="_blank">ADALINE(確率的勾配降下法)と学習の収束</a></li>
</ul>
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<ul>
<li><a href="https://zenn.dev/youken/articles/894ca7f1438a92" target="_blank">scikit-learnを用いたパーセプトロンモデルの訓練</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/youken/articles/d33b8309ec9bd0" target="_blank">ロジスティック回帰を使ってクラスの確率を予測するモデルの構築Part1</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/youken/articles/e91302826120dc" target="_blank">ロジスティック回帰を使ってクラスの確率を予測するモデルの構築Part2</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/youken/articles/f1952d7a6ea191" target="_blank">ロジスティック回帰を使ってクラスの確率を予測するモデルの構築Part3</a></li>
<li><a href="https://zenn.dev/youken/articles/795772a55a5c9c" target="_blank">ロジスティック回帰を使ってクラスの確率を予測するモデルの構築Part4</a></li>
</ul>


第2章 分類問題ー単純な機械学習アルゴリズムの訓練

第3章 分類問題ー機械学習ライブラリscikit-learnの活用

第2章　分類問題ー単純な機械学習アルゴリズムの訓練

第3章　分類問題ー機械学習ライブラリscikit-learnの活用