最近機械学習の勉強をはじめました。何冊か本を購入しザーッと目を通し（深くは理解できてません）、次に何か適当なサンプルで機械学習を試してみようと思いましたが、なかなか都合が良いデータというのはないです。
そんな時にKaggleを見つけました。Kaggleはデータ分析コンペを行うサイトですが、機械学習を勉強するのにも、すごく役立つサイトです。

「Titanic: Machine Learning from Disaster」という学習用のコンペをチュートリアルで最初にやるようになってますが、すでに日本語でたくさん紹介されてるので「House Prices: Advanced Regression Techniques」というのをやってみます。タイタニックが分類に対してこれは回帰の問題です。

やってみる、といっても初心者には何からやるのか検討がつきませんが、Kaggleには多くの方々が自分が行ったコード等（Kernels）を説明付きで公開してくれているので、それらを真似すればできます。
最初は人が作ったKernelsをひたすら見て自分のものにする、という感じかと思います。
以下も基本、人が作ったKernelsを参考に書いてます。

また、Kaggleには開発環境もあり、スクリプトまたはノートブック(Jupyter Notebook)の形式でブラウザから試すことできます。システムとしてよくできていると思います。

目的

アイオワ州のエイムズにある住宅価格を79の特徴量より予測します。Ames Housing dataset

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