機械学習リファレンススプレッドシート｜23種類のアルゴリズムの実例｜データサイエンスのためのExcelレコメンダー

機械学習リファレンススプレッドシートは、データサイエンスの学生、ブートキャンプの受講者、アナリスト向けに、23種類以上の主要な機械学習アルゴリズムを網羅した、コード不要の包括的なワークブックです。各アルゴリズムは平易な英語で説明され、実際のExcel数式でリアルタイムに計算されるため、コードを一行も書かずに数学的な原理を理解できます。

含まれるもの

- 23種類以上のアルゴリズムタブ（ナイーブベイズ、ロジスティック回帰、KNN、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、SVM、Lasso、リッジ回帰、K平均法、DBSCAN、PCA、ICA、Aprioriアルゴリズム、アイソレーションフォレスト、Q学習など） - それぞれ専用のシートに表示
- すべてのアルゴリズムについて、平易な言葉で直感的に解説：そのアルゴリズムが何をするのか、いつ使うべきなのか、そしていつ使ってはいけないのか。
アルゴリズムごとに前提条件と注意点を一覧表示することで、よくあるモデリングミスを回避できます。
- アルゴリズムごとにExcelの数式のみで駆動される、リアルタイムの数値計算例 - 入力値を変更すると、計算結果が即座に更新されます
- インタラクティブなレコメンダータブ：問題に関するいくつかの質問に答えると、最適なアルゴリズムがランキング形式で表示されます。
問題タイプ（分類、回帰、クラスタリング、次元削減、異常検知）別の意思決定フローチャートで思考を導きます
- インデックスタブを使用すると、ワークブック全体をすばやくナビゲートできます。

仕組み

1. EtsyからExcelファイルを即座に購入してダウンロードしてください。
2. Microsoft ExcelまたはGoogle Sheetsで開きます。マクロやプラグインは不要です。
3. まずは「索引」または「選び方」タブから始めて、全体像を把握してください。
4. 任意のアルゴリズムタブを開き、直感的な説明を読み、前提条件を確認してから、実際のサンプル入力を編集します。
5. レコメンダーを使用して、特定の問題に適したアルゴリズムのランキング付き候補リストを取得します。

対象者

- 講義スライドを超えた概念の定着を目指すデータサイエンスブートキャンプの受講生
- コンピュータサイエンスの学位を持たずにプロジェクトに適したアルゴリズムを選択する必要があるアナリストやBI専門家
機械学習の面接を控えている専門家で、主要な手法を体系的に素早く復習したい人向け。
- 既に使い慣れたツールで機械学習の数学的原理を分かりやすく解説してほしいと願う、好奇心旺盛なスプレッドシートユーザー

ファイルと互換性

Microsoft Excel（Windows版およびMac版）とGoogleスプレッドシートで動作します。ソフトウェアのサブスクリプション、マクロ、コーディングは一切不要です。ファイルは完全に再利用可能で、いつでも保存して参照できます。

即時ダウンロード

こちらはデジタルダウンロード商品で、ご購入後すぐにEtsy経由で配信されます。物理的な商品は発送されません。個人利用および教育目的での利用が許可されています。

よくある質問

Q: これを使用するには Excel が必要ですか?
A: いいえ。Microsoft ExcelとGoogle Sheetsの両方で動作します。Google Sheetsは無料です。

Q：サンプルデータを編集できますか？
A：はい。すべての入力セルは編集可能で、数式は自動的に再計算されます。

Q: これは再利用できますか?
A：もちろんです。一度ダウンロードすれば、何度でも参照できます。

Q：Macやスマートフォンでも動作しますか？
A: はい、MacではExcelまたはGoogleスプレッドシート経由で可能です。Googleスプレッドシートはモバイルブラウザでも動作します。

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